其中有三个随机数的随机集（在多维数据集中采样随机点）

Question

立方体中的每个点都有三个值（X，Y和Z轴）。 R中有一些内置函数，涉及具有单个随机数（每个观察值一个数字）的集合的生成，例如runif()，sample()，rnorm()， set.seed()等。以类似的逻辑思考，数字是在单个轴上生成的，具有这些功能。

我的问题是：

• 是否有函数生成其中包含三个随机数的随机集（或概括每个观察结果具有多个随机数的随机集）？
• 如果前者的答案是否定的，应该采取什么方法？

Answer 1

考虑到多维数据集的情况，runif可以非常灵活地实现所有目标。特别是，我们可以指定要生成的点数，并且对于每个轴，我们还可以指定不同的范围。例如，

lower <- c(0, 10, 20)
upper <- c(1, 11, 21)
n <- 5
matrix(runif(n * 3, lower, upper), ncol = 3, byrow = TRUE)
#            [,1]     [,2]     [,3]
# [1,] 0.03372777 10.99940 20.03487
# [2,] 0.33839128 10.91506 20.61724
# [3,] 0.28628535 10.73780 20.83405
# [4,] 0.31427078 10.49257 20.69737
# [5,] 0.64146235 10.64392 20.97785

rnorm，rbeta等同样适用。

对此进行不同的思考，您想从多变量分布中抽样，也许我们甚至还存在一定的依赖性。为此，还具有一些功能，例如?mvrnorm包中的MASS或?rdirichlet中的MCMCpack。但是，例如，当处理点在立方体中均匀分布时，遵循上述方法是标准的，并且，如果需要，您可以为具有独立分量的多元均匀分布定义相应的函数。