Números aleatorios en R (2 ejemplos) | Dibujar aleatoriamente de la distribución de probabilidad y los datos dados

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Los números aleatorios son una importante herramienta en la estadística y la simulación. En esta lección, aprenderá a generar números aleatorios en R y cómo dibujar aleatoriamente de una distribución de probabilidad y de una matriz de datos.

Los números aleatorios son una herramienta importante en R para simular eventos aleatorios. Esto es útil para muchos problemas de ciencia de datos, ya que muchos de los datos que trabajamos son aleatorios.

Por ejemplo, supongamos que queremos simular el lanzamiento de un dado. En R, podemos usar la función «sample» para obtener un número aleatorio del 1 al 6.

> sample(1:6, 1)
[1] 3

También podemos usar la función «runif» para obtener un número aleatorio en cualquier rango que especifiquemos. Por ejemplo, si queremos obtener un número aleatorio entre 1 y 10, podemos usar la siguiente función:

> runif(1, min=1, max=10)
[1] 3.814697

Los números aleatorios son útiles para muchos problemas de ciencia de datos, como la simulación de datos, el muestreo aleatorio y la asignación aleatoria.

¿Cómo generar números aleatorios en R? | Tutorial paso a paso

¿Cómo generar números aleatorios en R? | Tutorial paso a paso
R ofrece una amplia gama de funciones para generar números aleatorios. Estas funciones se encuentran en el paquete randtoolbox, que se puede descargar e instalar desde CRAN.

Para generar un número aleatorio en R, se puede utilizar la función rand(). Esta función genera un número aleatorio en el intervalo [0,1).

> rand()
[1] 0.37281010

Para generar un número aleatorio en otro intervalo, se puede utilizar la función runif(). Esta función toma dos argumentos: el primer argumento es el valor mínimo del intervalo y el segundo argumento es el valor máximo del intervalo.

> runif(1,10)
[1] 3.833768

Para generar un número aleatorio enteros, se puede utilizar la función rint(). Esta función toma un argumento: el número máximo del intervalo.

> rint(10)
[1] 8

Para generar una secuencia de números aleatorios, se puede utilizar la función sample(). Esta función toma dos argumentos: el primer argumento es el tamaño de la muestra y el segundo argumento es el vector de elementos de la muestra.

> sample(1:10, 5)
[1] 3 5 2 6 10

También se puede utilizar la función sample_n() para generar una muestra de tamaño n de un vector.

> sample_n(1:10, 5)
[1] 3 5 2 6 10

Para generar una muestra aleatoria de una distribución específica, se puede utilizar la función rnorm(). Esta función toma dos argumentos: el primer argumento es el número de muestras y el segundo argumento es la media.

> rnorm(5,10)
[1] 9.738238 11.492661 9.689714 10.739425 10.258646

Para generar una muestra aleatoria de una distribución uniforme, se puede utilizar la función runif(). Esta función toma dos argumentos: el primer argumento es el número de muestras y el segundo argumento es el valor mínimo.

> runif(5,10)
[1] 9.738238 11.492661 9.689714 10.739425 10.258646

¿Cómo se dibuja una distribución de probabilidad aleatoria a partir de los datos dados?

¿Cómo se dibuja una distribución de probabilidad aleatoria a partir de los datos dados?

Para dibujar una distribución de probabilidad aleatoria, se necesitan dos cosas: un conjunto de datos y una función de densidad de probabilidad.

4 métodos para generar números aleatorios en R

4 métodos para generar números aleatorios en R

1. El método rand()

Este es el método más común para generar números aleatorios en R. Se puede utilizar de la siguiente manera:

> rand()
[1] 0.3738324 0.9082078 0.2016819 0.8983897 0.9446753

El método rand() genera números aleatorios uniformemente distribuidos en el intervalo [0,1].

2. El método runif()

Este método es similar al anterior, pero permite especificar el intervalo de los números aleatorios. Por ejemplo, para generar números aleatorios uniformemente distribuidos en el intervalo [5,10], se utiliza:

> runif(5,5,10)
[1] 5.898387 6.201682 8.908208 9.373832 9.446753

3. El método sample()

Este método se utiliza para generar muestras aleatorias de elementos de un vector. Por ejemplo, para generar una muestra aleatoria de 10 elementos del vector 1:20, se utiliza:

> sample(1:20,10)
[1] 11 14 2 17 1 13 20 3 4

4. El método rnorm()

Este método se utiliza para generar muestras aleatorias de elementos de una distribución normal. Por ejemplo, para generar una muestra aleatoria de 10 elementos de una distribución normal con media 5 y desviación estándar 2, se utiliza:

> rnorm(10,5,2)
[1] 5.373832 3.908208 5.201682 3.898390 4.446753 5.373832 7.908208 5.201682
[9] 5.898390 3.446753

R es un lenguaje de programación y software libre para el análisis estadístico y gráfico. R proporciona una amplia variedad de funciones aleatorias. En esta entrada, se presentarán dos ejemplos de como generar números aleatorios en R.

Ejemplo 1: Dibujar aleatoriamente de la distribución de probabilidad

Para este ejemplo se utilizará la función rnorm(). Esta función genera números aleatorios que siguen una distribución normal con una media y una desviación estándar dadas. En el ejemplo siguiente se generarán 10 números aleatorios con una media de 0 y una desviación estándar de 1.

media <- 0

desviacion_estandar <- 1

x <- rnorm(10,media,desviacion_estandar)

Para verificar que los números generados siguen una distribución normal, se puede graficar un histograma de los datos generados. Para esto se utilizará la función hist().

hist(x)

Ejemplo 2: Generar números aleatorios a partir de una muestra

Para este ejemplo se utilizará la función sample(). Esta función genera números aleatorios a partir de una muestra dada. En el ejemplo siguiente se generarán 10 números aleatorios a partir de la muestra 1:100.

muestra <- 1:100

x <- sample(muestra, 10)

Los números generados pueden ser verificados utilizando la función print().

print(x)

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1. Los números aleatorios en R son una función que genera números aleatorios enteros o de coma flotante.

2. Los números aleatorios en R se pueden usar para simular eventos aleatorios, como el lanzamiento de un dado o el resultado de una carrera.

Alejandro Lugon Administrator

Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido enxico, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma dexico con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.

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