正确绘制模拟随机数的方法

Question

我正在尝试为模拟生成随机数（为简单起见，下面的示例使用均匀分布）。当使用相同的种子数采样10k次时，为什么这两种方法会产生不同的平均值（a: 503.2999, b: 497.5372）：

set.seed(2)

a <- runif(10000, 1, 999)

draw <- function(x) {
  runif(1, 1, 999)
}

b <- sapply(1:10000, draw)
print(c(mean(a), mean(b)))

在我的模型中，第一种方法的随机数将在使用[sim_number]的模拟中引用，而在第二种情况下，runif函数将被放置在模拟函数本身内。有没有正确的方法呢？

Answer 1

为了完整性，答案是你需要在每次随机抽取之前设置种子，如果你想要它们是相同的。