为什么在R中使用set.seed()会影响sample()函数的结果

Question

我一直认为set.seed()只是使随机变量生成器(例如rnorm)为特定的输入值生成唯一的序列。

然而，我想知道，为什么当我们设置了set.seed()后，函数sample()不能正确地执行其工作呢？

问题

具体来说，给出以下示例，是否有办法在rnorm之前使用set.seed()，但如果多次运行sample，则sample仍会从此rnorm产生新的随机样本？

这是R代码：

set.seed(123458)
x.y = rnorm(1e2)

sampled = sample(x = x.y, size = 20, replace = TRUE)

plot(sampled)

- rnorouzian

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你认为 sample() 会做什么？ - Marius

"set.seed"对所有随机数抽取产生影响。"sample"使用随机数抽取。 - Gregor Thomas

Answer 1

根据 ?set.seed 帮助文件：

"如果 seed = NULL，则重新初始化（参见“注意”），就好像没有设置种子一样。"

因此，由于 set.seed() 影响了 rnorm 和 sample，你可以这样做：

set.seed(639245)
rn <- rnorm(1e2)
set.seed(NULL)
sample(rn,5)

- thelatemail

Answer 2

我认为，与其使用NULL重置种子，更有意义的做法是保存当前状态并恢复它。

x <- .Random.seed
set.seed(639245)
rn <- rnorm(1e2)
.Random.seed <- x
sample(rn,5)

- dk.