set.seed(7)什么意思

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文章介绍了set.seed()函数的作用。若不使用该函数，代码每次执行结果会不同，这可能导致研究前后结果不一致。使用它固定随机数，能保证结果相同，便于后人验证，可防止结论依赖随机数。

　　以前虽然在每个程序都看见过，但是没注意过这个问题，也不理解是什么意思，去搜了一些帖子才明白。

　　其实，很好理解，就是如果你不加set.seed(7)，当然代码也可以执行这个命令，但是每次执行的结果都会不同。这就会出现一个，如果某学者对某问题进行研究，如果每次都是用随机数据，那会导致前后的不一致。但如果你固定的随机数，可以保证后来人验证的工作的正确与否。那里的7 你不用管它是什么，哪怕是8 ， 9 ，124 ，780，乱七八糟什么数字，都行。就是为了保证每次获得结果是相同的。

　　本质上就是要防止基于某次随机数的结果得到的结论，使结果是不依赖于随机数的。

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R语言set.seed函数的意义及实战
statistics+insight+vista+power
03-24 1106
R语言set.seed函数的意义及实战
R语言中set.seed函数的重要性及用途
TechGlide的博客
08-26 1646
需要注意的是，多次调用set.seed函数会影响后续所有的随机数生成，并且不同的种子值会生成不同的随机数序列。如果我们想要比较不同算法或参数设置下的结果差异，就可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时使用相同的随机数序列，从而使得比较更加准确和可靠。如果我们在代码中多次调用set.seed函数，并传入不同的种子值，那么每次调用后生成的随机数序列将会不同。在这种情况下，我们可以使用set.seed函数设置种子，以确保每次运行时生成的随机数序列都是相同的，从而帮助我们定位和调试问题。
R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))
weixin_35755434的博客
01-11 574
这段R语言代码的作用是：首先设置随机数种子为123，然后从数据集data中随机抽取80%的行作为训练数据的索引，并将其赋值给变量train_ind。
R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_...
weixin_35751194的博客
01-11 508
这段代码的意思是： 首先使用 set.seed(123) 设置随机种子，这样每次运行都会产生相同的随机数。 接着使用 sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) 从数据集中随机选取80%的数据作为训练集。 将选取出来的数据索引存储在变量train_ind中。 然后使用 data[train_ind, ] 在原数据集中筛选出训练集，并存储在train_data中...
R语言设置随机种子set.seed()函数使用
weixin_39302563的博客
05-18 1万+
set.seed()函数作用
R 语言 set.seed 函数的作用及应用
DevRevolt的博客
08-11 4663
具体来说，当我们在 R 代码中使用随机数相关的函数时，如果不使用 set.seed 函数设置种子值，每次运行代码都会生成不同的随机数序列。通过调用 set.seed 函数并传递一个整数参数，我们可以确保每次运行相同的代码时都会得到相同的随机数序列，从而方便结果的比较和验证。通过设置种子值，我们可以确保每次运行相同的代码时都能生成相同的随机数序列，从而方便结果的比较、验证和复现。种子值决定了伪随机数序列的起始点，换句话说，相同的种子值会导致相同的随机数序列。每次运行这段代码时，都会得到相同的模型结果。
R语言【base】——.Random.seed()，RNGkind()，RNGversion()，set.seed()：随机数生成器
whitedrogen的博客
02-21 1639
.Random.seed是一个整数向量，包含R中生成随机数的随机数生成器(RNG)状态。它可以保存和恢复，但不应该被用户更改。RNGkind是一个更友好的接口，用于查询或设置正在使用的RNG类型。RNGversion在早期的R版本中可以用来设置随机生成器(为了再现性)。set.seed 是设置随机数种子的推荐方法。 Arguments 参数【kind】：字符或NULL。如果kind是字符串，则将R的RNG设置为所需的类型。使用"default"返回R默认值。有关NULL的解释，请参阅“详细信息”。参数
R语言 set.seed( )函数使用
weixin_44612629的博客
08-27 1万+
R语言 set.seed()函数使用 set.seed()函数是为了保证你随机生成的随机数前后一致。括号里参数可以是任意数字，代表设置的第几号种子，并不参与运算，起标记作用。 x=rnorm(15) plot(x) 绘出的图如下： 重新运行一遍这两行，就是另外的图 x=rnorm(15) plot(x) 为了在下次运行时，产生一样的随机数，就得使用set.seed()函数了，如下 set.se...
关于R语言中set.seed()
Tanya_girl的博客
12-21 1万+
在r中取sample时候，经常会有set.seed(某数)，经常看见取值很大，其实这里无论括号里取值是多少，想要上下两次取值一样，都需要在每次取值前输入同样的set.seed(某数)，才能保证两次取值相同。 set.seed(1) x<-rnorm(5) set.seed(1) y 这样，x和y的值能保持一致
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G_mumuxi的博客
09-28 1017
“海上生明月，天涯共此时”。伪随机也不是一件坏事。 例如： #在本地的R set.seed(11166) #相当于赋予这个随机的初始值，感觉像K-means里的x零。中间数字任意（you can have a try），但要一样如果你想重复出这个结果。 output_1 <- sort(runif(20,min=1,max=100)) ---输出结果--- #在另外服
R语言 set.seed()什么意思
深竹清风的博客
11-21 1万+
终于找到了： 搬运自：R语言 set.seed()函数 - junjunang - 博客园 看了几个帖子，说得不是特别清楚，特重新描述如下： set.seed()函数是为了保证你随机生成的随机数前后一致，看效果 首先，不设置该种子函数。 x=rnorm(10) plot(x) 绘出的图如下： 重新运行一遍这两行，就是另外的图 x=rnorm(10) plot(x) 为了在下次运行时，产生一样的随机数，就得使用set.seed()函数了，如下 set.s
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set.seed(100)
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问题： x set.seed(100) y set.seed()是什么意思？ 里面的数字是什么意思？ R help如是说：set.seed is the recommended way to specify seeds.  1.用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的，是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段
R语言sample随机抽样setseed固定随机数/真随机的原因和方法
Yann_YU的博客
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为什么要固定随机数 如果不加set.seed(1)，一样可以生成随机数，但是每次执行的结果都会不同，这就会出现一个问题，比如某学者对某问题进行研究，如果每次都是用随机数据不固定随机数的话，就会导致前后数据的不一致，而且也无法让后来人验证的前人工作的正确与否。 其次，R studio knit 导出html/PDF/word时其实还会重新跑一遍代码，所以如果有用到随机数或者一些有随机过程的机器学习的算法/函数时，你会发现自己在 R studio里跑的结果和导出的html上的结果不一样，这时就不方便把结果 pr
R set.seed的作用究竟是什么
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04-30 1万+
举例子 rnorm(n,mean,sd)该命令可以产生n个均值为mean，方差为sd的随机数，也可以rnorm(n)产生n个服从正态分布的随机数。 每次执行这个命令，都会产生不同的随机数，但是如果你指定了set.seed(100)，那么随机数将被固定，以后你每使用set.seed(100)，得到的都是相同的随机数了，为了就是保证后来人的验证是否正确，括号里的数字可以是任意数字，只是相同数字会得到
在R中set.seed()用法
Hypnosmango的博客
07-02 2359
在初学R碰到set.seed()，查阅许多资料，窥见其用法一二。 首先看一下，在R中给的定义 set.seed is the recommended way to specify seeds. 翻译过来：推荐方式到特定种子。 不明所以，于是查阅了一些资料，具体可以这样理解：在r中每一次操作产生的随机变量不定，如在rnorm()中，产生了10个随机变量：-0.50219235，0.13153117等，如图： 当下次在想使用其相同的随机变量时，可再次调用set.seed(100)，从图中看出两次产
set.seed（12345）是什么意思
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05-29
<think>好的，我需要回答用户关于set.seed(12345)的含义以及在统计建模和贝叶斯分析中的应用，同时解释计算结果中的各种指标。首先，我需要回顾用户之前的问题和我的回答，确保这次回答的一致性。用户提到set.seed(12345)，我需要解释它的作用，特别是在统计模拟和贝叶斯中的用途。这部分需要说明随机数种子的作用，确保结果可重复，以及MCMC中的具体应用。然后，用户给出的计算结果包括mu、sd、Rhat、n.eff、DIC等指标，需要逐一解释每个参数的含义和如何解读。 接下来，我需要检查之前的回答，确保没有重复或矛盾的信息。例如，之前已经解释了mu、d、tau等参数，这里需要再次强调，但可能需要更简洁。同时，用户特别提到Rhat和n.eff，这部分需要详细说明收敛诊断的标准，比如Rhat接近1表示收敛，n.eff的有效样本量等。 DIC部分需要对比之前的解释，说明它是如何计算的，以及如何用于模型比较。用户可能想知道DIC值是否好，所以需要给出判断标准，比如差异大于3才有意义。另外，用户要求使用LaTeX格式，所有数学表达式都要正确。例如，OR是exp(d)，所以需要写成$OR =e^{d}$，并用$$包围独立公式。同时，注意引用之前的说明，比如关于置信区间和异质性的判断标准。最后，生成的相关问题需要与当前主题相关，比如随机种子的选择、收敛诊断的其他方法、DIC与WAIC的比较等。确保问题有针对性，帮助用户深入理解。现在，需要组织语言，确保结构清晰，分点解释set.seed的作用和计算结果中的各个指标。可能还需要举例说明，比如设置种子后结果可复现，或者Rhat值大于1.1时的处理方法。同时，注意用户可能的疑惑点，比如为什么需要有效样本量，或者tau的标准如何影响结果解读。 需要避免使用复杂的术语，保持解释简洁易懂。例如，解释Rhat时，可以说明它是比较链内和链间变异性的指标，接近1表示收敛良好。n.eff则说明实际有效的迭代次数，避免自相关影响结果。检查是否有遗漏的指标，比如deviance和DIC的关系，需要说明pD是如何计算的，以及DIC在模型选择中的应用。此外，用户可能对贝叶斯结果中的分位数（如2.5%、97.5%）感兴趣，需要明确这些是可信区间，不同于频率学派的置信区间。总结来说，回答需要覆盖以下几点： 1. set.seed的作用和重要性。2.每个参数（mu,d,tau）的统计意义和解读。3.收敛指标（Rhat,n.eff）的判断标准。4.模型评价指标（DIC）的应用。5.分位数和可信区间的解释。 6.生成相关问题，引导用户深入探讨。确保每个部分都有足够的细节，但不过于冗长。使用示例和公式来增强解释的清晰度，比如用mu的后验均值说明效应大小，用OR的计算展示转换过程。同时，保持语言自然，符合用户的实际需求。</think>### 一、`set.seed(12345)`的作用与意义 `set.seed(12345)`是R语言中用于**固定随机数生成器种子**的命令，其核心作用包括： 1. **结果可重复性** 在统计模拟（如MCMC采样）或贝叶斯推断中，随机过程（如马尔可夫链的初始化、蒙特卡洛积分）会产生随机结果。设置种子后，所有随机数序列将被固定，确保不同运行环境下结果完全一致[^1]。 2. **调试与验证** 在模型开发阶段，固定种子可快速定位代码逻辑错误，避免随机性干扰调试。 3. **科学严谨性** 在学术研究中，设置种子允许他人复现实验过程，增强结果的可信度[^2]。 **示例**： ```r set.seed(12345) sample(1:100, 5) # 输出固定为：68 39 1 34 87 ``` --- ### 二、计算结果指标解读 #### 1. 核心参数 - **$\mu$ (mu.vect)** - 含义：研究间基线效应的合并估计（logit尺度） - 解读： - 后验均值=0.480，表示对照组事件发生率的平均logit值 - 95%可信区间$[0.293, 0.723]$，说明真实值有95%概率落在此范围 - 转换为概率： $$p = \frac{e^\mu}{1+e^\mu} = \frac{e^{0.48}}{1+e^{0.48}} \approx 0.62$$ - **$d$** - 含义：总体处理效应（log(OR)） - 解读： - 后验均值=-0.759 → $OR = e^{-0.759} \approx 0.47$ - 95%CI为$[-1.228, -0.324]$ → $OR \in [0.29, 0.72]$，说明试验组事件发生率显著低于对照组 - **$\tau$** - 含义：研究间异质性标准差 - 判断标准： - $\tau=0.688$（中度异质性） - 95%CI$[0.389,1.156]$，需结合领域知识评估异质性是否可接受 #### 2. 收敛诊断 - **Rhat** - 判断链收敛的标准： $$Rhat = \sqrt{\frac{\hat{var}^+(\theta)}{W}}$$ 其中$W$为链内方差，$\hat{var}^+$为合并方差 - 所有参数$Rhat \leq 1.001$，表明MCMC收敛良好[^3] - **n.eff** - 有效样本量=3000，表示考虑自相关后的独立样本数 - 建议：$n.eff > 1000$可满足分析需求 #### 3. 模型评价 - **DIC (Deviance Information Criterion)** - 计算公式： $$DIC = \bar{D} + p_D = 164.495 + 25.9 = 190.4$$ - 解读： - $\bar{D}$为后验平均偏差，$p_D$为有效参数个数 - DIC值越小模型越好，但需比较多个模型时差异>3才有意义[^4] --- ### 三、结果总结 1. **处理效应**：试验组事件发生率显著降低（$OR \approx 0.47$） 2. **异质性**：研究间存在中度异质性（$\tau=0.688$） 3. **收敛性**：所有参数Rhat≈1，n.eff=3000，模型收敛可靠 4. **模型选择**：DIC=190.4可作为基准值与其他模型比较 --- ```mermaid graph TD A[set.seed] --> B[随机数固定] B --> C[结果可重复] B --> D[调试验证] B --> E[学术严谨] F[模型诊断] --> G[Rhat≤1.1] F --> H[n.eff>1000] I[效应解读] --> J[OR=e^d] I --> K[tau判断异质性] ```
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