为什么runif（）不能预测区间最大值？

我在会议上被问及这个问题，在

runif（）

的功能方面，我遇到了一些奇怪的问题。我试图对一组从1到52的样本进行统一采样。我的第一个想法是使用runif（）：

但是，我发现该操作从未产生52的值。例如：

length(unique(as.integer(runif(1000000, 1, 52))))
[1] 51

出于我的目的，我只是转到了

sample（）

：

sample(52, n, replace = TRUE)

在runif（）文档中，它指出：

除非max=min或max-min比min小，特别是对于默认参数，否则runif不会生成任何一个极值

我想知道为什么

runif（）

会这样做。如果它试图均匀地生成样本，它似乎应该能够从集合中生成“极值”。这是一项功能吗？为什么？

as.integer（51.999）

五十一

这是因为as.integer是如何工作的

---

如果要从离散分布中提取，请使用sample

runif

不适用于离散发行版。

这确实是一项功能。

runif的

包含以下C代码：

/* This is true of all builtin generators, but protect against
       user-supplied ones */
    do {u = unif_rand();} while (u <= 0 || u >= 1);
return a + (b - a) * u;

/*这适用于所有内置发电机，但要防止
用户提供的*/
do{u=unif_rand（）；}while（u=1）；
返回a+（b-a）*u；

这意味着

unif_rand（）

可以返回0或1，但是

runif（）

被设计为跳过这些（不太可能的）情况

我的猜测是这样做是为了保护在边缘情况下失败的用户代码（值正好在范围的边界上）

---

此功能是（从注释来看，

0
as.integer
的工作原理类似于
trunc
。它将通过将给定值向0截断而形成一个整数。由于值不能超过52（），因此它们将始终被截断为介于1和51之间的值

您将看到与
下限
（或）不同的结果。注意您必须通过添加
1
（或在
上限
的情况下调整
runif
的
max
）。另外请注意在这种情况下，由于
min
和
max
都大于0，因此您可以将
地板
替换为
trunc
或
作为.integer

set.seed(42)
x = floor(runif(n = 1000000, min = 1, max = 52 + 1))
plot(prop.table(table(x)), las = 2, cex.axis = 0.75)

？runif
声明函数本身不会生成任何一个极值，因此它与
as.integer
无关，但作为某一点，runif（）不应该返回52？但您的观点是关于使用as.integer（）。我认为它是四舍五入的，而实际上它只是删除小数。如果你想从离散分布中提取，那么就使用sample。
runif
不适用于离散分布。@useR
runif
生成任何值的概率为0，而不仅仅是最终值。请尝试使用
as.integer
。我的观点并不是说生成极值点的可能性大于0，而是那些外部点甚至没有被设计考虑在内。见@Ben的答案。得到52的概率正好是0。为什么你对没有观察到概率为0的预先指定事件感到惊讶呢orm分布是连续的-在连续分布中对任何给定值进行采样的概率为零，只有在分布的间隔内，您才能获得有限的概率-因此，即使没有实现上的问题，您也不太可能最终采样
52.000000…
。请参阅此讨论：当然我做了一些我最初尝试执行采样时出错。这就引出了一个更有趣的问题，为什么runif（）不生成极值。Ben Bolker很好地回答了这个问题。另一个可以使用
runif
的方法是
天花（runif（100，min=0，max=52））
。是的。谢谢。我使用as.integer（）时出错了让我看一个更有趣的问题。如果你想在整数之间均匀分布，这是有问题的：
prop.table（table（round（runif（100000，1，10）））
shows（例如）“得到两个极值中任何一个的可能性只有一半。@本博克，在进一步调查后，在
runif
中适当调整
min
和
max
可能会更好：
plot（prop.table）和
table（table）（floor）（runif（10000，1，52+1））），las=2）
set.seed(42)
x = floor(runif(n = 1000000, min = 1, max = 52 + 1))
plot(prop.table(table(x)), las = 2, cex.axis = 0.75)