¿Cómo crear una array con valores aleatorios en R?

En este artículo, discutiremos cómo crear una array con valores aleatorios en el lenguaje de programación R.

Las funciones que se utilizan para generar los valores aleatorios son:

• norma()
• runif()
• reexp()
• rpois()
• rbinom()
• muestra()

Usaremos todas estas funciones una por una para crear la array con valores aleatorios.

Método 1: Usar rnorm()

La función rnorm() básicamente crea los valores aleatorios de acuerdo con la distribución normal. 

Sintaxis: rnorm(n, media, sd)

Entonces, damos 25 como argumento en la función rnorm(), luego colocamos esos valores en la función de array con el número de fila y creamos la array.

# matrix create with the help
# of matrix function random values
# generated with the help of rnorm()
m<-matrix(rnorm(25) , nrow = 5)
  
# print the matrix
print(m)

Producción:

Método 2: Usar la función runif()

La función runif() básicamente crea los valores aleatorios de acuerdo con la distribución uniforme. Entonces, damos 25 como argumento en la función runif().

Sintaxis: runif(n, min, max)

Parámetros:
n: representa el número de observaciones
min, max: representa los límites inferior y superior de la distribución

Código:

# matrix create with the help 
# of matrix function random values 
# generated with the help of runif()
m <- matrix( ruif(25), nrow = 5)
  
# print the matrix
print(m)

Producción:

Método 3: Usar la función rexp()

La función rexp() básicamente crea los valores aleatorios de acuerdo con la distribución exponencial. Entonces, damos 25 como argumento en la función rexp().

Sintaxis: rexp(N, tasa)

Código:

# matrix create with the help 
# of matrix function random values
# generated with the help of runif()
m <- matrix( runif(25), nrow = 5)
  
# print the matrix
print(m)

Producción:

Método 4: Usar la función rpois()

 En este ejemplo, intentaremos crear los valores aleatorios usando rpois(). La función rpois() básicamente crea los valores aleatorios de acuerdo con la distribución de Poisson x ~ P(lambda). Entonces, damos 25 y 5 como argumento en la función rpois().

Sintaxis: rpois(N, lambda)

Parámetros:
N: Tamaño de muestra
lambda: Número promedio de eventos por intervalo

Código:

# matrix create with the help 
# of matrix function random values 
# generated with the help of rpois()
m <- matrix(rpois( 25, 5), nrow = 5)
  
# print the matrix
print(m)

Producción:

Método 5: Usando la función rbinom()

En este ejemplo, intentaremos crear los valores aleatorios usando rbinom(). La función rbinom() básicamente crea los valores aleatorios de una probabilidad dada. 

rbinom(n, N, p)

Donde n es el número de observaciones, N es el número total de intentos, p es la probabilidad de éxito. Entonces, damos 25, 5 y .6 como argumento en la función rbinom().

Código:

# matrix create with the help
# of matrix function random values
# generated with the help of rbinom()
m <- matrix(rbinom( 25, 5, .6), nrow = 5)
  
# print the matrix
print(m)

Producción:

Método 6: Usar la función sample()

En este ejemplo, intentaremos crear valores aleatorios usando sample(). La función sample() básicamente crea los valores aleatorios de los elementos dados.

Sintaxis: muestra (x, tamaño, reemplazar)

Parámetros:
x: indica un vector o un entero positivo o
el tamaño del marco de datos: indica el tamaño de la muestra que se tomará
reemplazar: indica el valor lógico. Si es VERDADERO, la muestra puede tener más de un mismo valor

Entonces, damos 1:20 y 100 como argumento en la función sample().

Código:

# matrix create with the help
# of matrix function random values
# generated with the help of sample()
m <- matrix(sample(
  1 : 20, 100, replace = TRUE), ncol = 10)
  
# print the matrix
print(m)

Producción: