Generazione di numeri pseudo-casuali

Campionamento in R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Cosa significa "random"?

Fatto, eseguito, che accade o scelto senza metodo o decisione consapevole.

  • Oxford Languages
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Numeri davvero casuali

  • Generati da processi fisici, come il lancio di una moneta.
  • Hotbits usa il decadimento radioattivo.
  • RANDOM.ORG usa il rumore atmosferico.
    • Disponibile in R tramite il pacchetto random.
  • La vera casualità è costosa.
1 https://www.fourmilab.ch/hotbits 2 https://www.random.org
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Generazione di numeri pseudo-casuali

  • Il prossimo numero "casuale" è calcolato dal precedente "casuale".
  • Il primo numero "casuale" è calcolato da un seed.
  • Se parti dallo stesso seed, tutti i numeri futuri saranno uguali.
seed <- 1
calc_next_random(seed)
3
calc_next_random(3)
2
calc_next_random(2)
6
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Funzioni per generare numeri casuali

function distribution function distribution function distribution
rbeta Beta rgeom Geometric rsignrank Wilcoxon signed rank
rbinom Binomial rhyper Hypergeometric rt t
rcauchy Cauchy rlnorm Lognormal runif Uniform
rchisq Chi-squared rlogis Logistic rweibull Weibull
rexp Exponential rnbinom Negative binomial rwilcox Wilcoxon rank sum
rf F rnorm Normal
rgamma Gamma rpois Poisson
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Visualizzare numeri casuali

rbeta(5000, shape1 = 2, shape2 = 2)
[1] 0.2788 0.7495 0.6485 0.6665 0.6546 0.1575
...

[4996] 0.84719 0.35177 0.92796 0.67603 0.53960
randoms <- data.frame(
  beta = rbeta(5000, shape1 = 2, shape2 = 2)
)
ggplot(randoms, aes(beta)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.1)

istogramma beta

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Seed per numeri casuali

set.seed(20000229)
rnorm(5)
-1.6538 -0.4028 -0.1654 -0.0734  0.5171
rnorm(5)
1.908  0.379 -1.499  1.625  0.693
set.seed(20000229)
rnorm(5)
-1.6538 -0.4028 -0.1654 -0.0734  0.5171
rnorm(5)
1.908  0.379 -1.499  1.625  0.693
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Usare un seed diverso

set.seed(20000229)
rnorm(5)
-1.6538 -0.4028 -0.1654 -0.0734  0.5171
rnorm(5)
1.908  0.379 -1.499  1.625  0.693
set.seed(20041004)
rnorm(5)
-0.6547 -0.7854 -0.0152  0.1514  0.5285
rnorm(5)
0.748  0.974  0.174 -0.781 -0.930
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