R中的连续均匀分布

在统计学中，连续均匀分布是指在给定的区间内，各个数值出现的概率是相等的。在R中，我们可以使用runif()函数来生成连续均匀分布的随机数。

语法

runif(n, min, max)

参数说明：

• n：随机数的数量
• min：随机数的下界
• max：随机数的上界

示例代码

# 生成10个（0，1）之间的随机数
runif(10)

# 生成5个（10，50）之间的随机数
runif(5, 10, 50)

生成结果如下：

# 生成10个（0，1）之间的随机数
[1] 0.6335919 0.3246425 0.4494575 0.7812005 0.6053615 0.9060395 0.8653719 0.0943281 0.2471938 0.8213160

# 生成5个（10，50）之间的随机数
[1] 24.11750 45.09215 23.77896 13.81423 38.66627

使用连续均匀分布生成更多数据

除了生成随机数，连续均匀分布在模拟数据时也很常用。比如说我们需要模拟100次抛硬币的结果，我们可以使用二项分布的概率函数，也可以使用连续均匀分布来模拟。

# 模拟100次抛硬币的结果
set.seed(123)
samples <- runif(100, 0, 1)
num_heads <- length(which(samples <= 0.5))
num_tails <- length(which(samples > 0.5))

cat("正面朝上的次数：", num_heads, "\n")
cat("反面朝上的次数：", num_tails, "\n")

上述代码中，我们使用了set.seed()函数来设置随机数生成器的种子，保证每次生成的结果一致。然后我们使用runif()函数生成100个（0，1）之间的随机数，将小于等于0.5的当作正面朝上的结果，大于0.5的当作反面朝上的结果，最后统计正面朝上和反面朝上的次数。

小结

通过本文的介绍，我们了解了在R中使用runif()函数生成连续均匀分布的随机数，以及如何使用连续均匀分布来模拟数据。