我基本上想创建一个长度为 82 的向量。这应该包含“W”或“L”，但它们的出现应该是随机确定的。我试过这个season<-rep(c("W","L"), times = 1, length.out = 82, each = 1)，但我只得到这个：[1] "W" "L" "W" "L" "W" "L"... 微不足道的问题，但我是 R 的新手。谢谢！
【问题讨论】：
标签： r random vector simulation rep
你可以这样做：
set.seed(1)
sample(c("W", "L"), 82, replace = TRUE)
# [1] "W" "W" "L" "L" "W" "L" ...
使用set.seed，您可以设置随机生成器的种子，因此无论何时运行这两行代码都会得到相同的结果。如果您第二次运行sample，您将得到不同的结果。
【讨论】：
set.seed() 使随机选择具有可重复性，但是是什么驱动了特定种子的选择？
set.seed(1) 还是 set.seed(2876632816) 都取决于你
?set.seed，了解有关随机数生成功能的一些重要细节（它建议使用一些种子可能更改某些底层算法的RNG种子，但它极不太可能）。
另一种方法是控制生成数据的底层函数（例如，由于对数据做出的假设）。这是一个示例，假设您必须生成由 Binomial 淹没的 W 和 L 的随机序列（正如指出的那样，这是唯一对这种模拟有意义的序列@Gregor）。
只需使用或rbinom 表示二项式，然后将输出作为因子将labels 转换为W 和L。
这是一个使用 rbinom 函数的示例，该函数生成 0 和 1 的序列，就像掷硬币一样（都具有 50% 或概率），然后添加所需的标签（在本例中为 W 和 @ 987654329@)。
set.seed(123)
x <- rbinom(82, 1, 0.5)
x <- factor(x, labels = c("W", "L"))
x
[1] W L W L L W L L L W L W L L W L W W W L L L L L L L L L W W L L L L
[35] W W L W W W W W W W W W W W W L W W L W L W W L L W L W W W L W L L
[69] L W L L L W W W W L W W W L
Levels: W L
【讨论】：
rbinom 和runif。无论如何我会修正我的答案，但我认为我的代码是有效的，不是吗？
runif 可以是 round()ed 以模仿 rbinom 的结果——结果不会有所不同，只是到达那里的方式稍长。不圆的runif 是统一的，不正常的。正态分布和均匀分布都是连续分布，对于OP感兴趣的离散模拟没有意义。