R序列逐步取样与不同结果的重复取样

编辑（根据要求完全修改问题）

当从一个序列中逐步采样一个索引与对整个序列采样时，我得到了一些意想不到的行为。如果我播一次种子

set.seed(123)

执行

sample(c(0.9,0.95,1,1.01,1.02,1.03,1.04,1.05))

我明白了

[1] 1.03 0.90 1.02 1.00 0.95 1.04 1.05 1.01  
[1] 1.05 0.95 1.01 1.04 0.90 1.00 1.03 1.02   
[1] 0.90 1.04 1.01 1.05 1.00 0.95 1.03 1.02   

但是，如果我重复执行（非常频繁，例如100次）

R只对0.9、0.95、1或1.0进行采样。我也换了种子，但行为是一样的。我错过了什么

R版本3.1.3（2015-03-09）
平台：x86_64-w64-mingw32/x64（64位）

无需复制：

> set.seed(123)
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.96
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.06
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.98
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.08
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.09
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.9
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.01
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.08
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 1.01
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.99

以及：

与

replicate

完全相同的值列表（如预期）只是sapply的包装：

> replicate
function (n, expr, simplify = "array") 
sapply(integer(n), eval.parent(substitute(function(...) expr)), 
    simplify = simplify)

通过一个小测试，我可以找到一个复制你问题的种子（我认为）：

---

问题是在数字约束（选项（“数字”=2））下发生的序列创建。请参见此处，以获取无法复制的答案（也没有想到）。你总是有机会用随机数进行长跑。好的。嗯，这是一个真正的长期运行（即使与新鲜的R）。令我震惊的是，他从未从上述数字中连续地抽取任何样本。“从未”样本的确切含义是什么？在得出永远看不到值的结论之前，您选择了多少个数字？您在任何时候都在做

set.seed（）

？在3个新的R会话中，每次都超过100次。谢谢。这正是我所看到的。所以我对种子的理解是错误的。@Triam种子是随机数生成器状态，将其设置为固定值可以生成可预测的随机序列。

set.seed

中的文档提供了更多详细信息。我的假设是，如果我在replicate中看到数字，我希望它们在逐步执行中出现，因为replicate只不过是逐步执行的一个方便函数。@Triam注意，我在逐步调用和复制调用之间重置了seed（除非在最后一步中显示连续生成）。除非您从固定的种子开始，否则新会话将在第一次需要时从时间和进程ID生成一个，通常很少生成相同的随机数序列。因此您的假设是正确的，如果您从ssame种子开始，您将通过手动复制或重复调用获得相同的数字。。。（如果您的会话不是这样，请编辑您的问题以显示它）

> set.seed(123)
> replicate(10,sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T))
 [1] 0.96 1.06 0.98 1.08 1.09 0.90 1.01 1.08 1.01 0.99

> replicate
function (n, expr, simplify = "array") 
sapply(integer(n), eval.parent(substitute(function(...) expr)), 
    simplify = simplify)

for(i in 1000:2000) { 
  set.seed(i)
  if( all(replicate(10,sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)) < 1 )) { 
    print(i)
    break
  }
}

> set.seed(1887)
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.99
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.92
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.96
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.99
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.95
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.99
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.96
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.93
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.94
> sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T)[1]
[1] 0.99
> replicate(10,sample(seq(from = 0.9, to = 1.1, by = 0.01), size=1, replace=T))
 [1] 1.07 1.06 0.97 1.07 1.00 0.99 0.91 1.01 1.05 0.97