全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 R语言论坛
20196 4
2013-05-17
在R中可以通过set.seed(i)指定种子数i,如果希望这个种子数是完全随机的,那么应该怎么得到这个随机种子数i呢?也就是如何随机生成一些整数(不出现小数)。如何判断产生的种子数是随机的 而不存在趋势性或规律性?看了一下关于板块里的讨论,没发现这方面的。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2013-5-17 08:10:55
本来就是伪随机数,你不要设定set.seed就可以了。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2013-5-17 08:21:42
qoiqpwqr 发表于 2013-5-17 08:10
本来就是伪随机数,你不要设定set.seed就可以了。
版主大大,问题是这样的,我是在一个循环中希望生成多个样本,如1000个:
for(i in 1:1000)
{
set.seed(i)
生成样本的R函数
}
您的意思是在以上语句中去掉set.seed就行是吧?
现在的问题就是这种指定种子数的做法可以对生成的样本进行很好的控制,某一个种子数对应一个样本,相同种子数对应样本是一样的;而不指定的方法是否生成的样本会产生重复?
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2013-5-17 10:35:10
superhugo 发表于 2013-5-17 08:21
版主大大,问题是这样的,我是在一个循环中希望生成多个样本,如1000个:
for(i in 1:1000)
{
其实去掉不去掉没有什么区别的,产生的都是随机数。如果你想得到可重复的结果就用set.seed

不用想的太多
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2013-5-18 09:10:30
qoiqpwqr 发表于 2013-5-17 10:35
其实去掉不去掉没有什么区别的,产生的都是随机数。如果你想得到可重复的结果就用set.seed

不用想的太 ...
嗯 看来是多虑了。之前觉得这样指定种子的做法不能称为随机的,因为种子数是按顺序产生的。如果随机生成种子数的话,似乎更好一些~不过样本量增大到一定程度后,这种sampling effect应该就会消失,而不会受抽样数目的影响
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群