なぜ私は変数を生成するために使用していますが、変数を再生成しません。

Question

元はこの過剰なランダム性を使用し、list_14300という名前の行列でモード（最大頻度）を見つけることでした。そして、プログラミングのもう一つの面が、私がAの下のコードを実行するたびに、私を気にし始めました。 Rを閉じてRを再起動し、同じコードを実行すると、ユーザー定義関数estimate_modeによって同じ出力が得られます。これは面倒です、私は毎回異なる出力を期待しています。これは終了する前に保存しないことと関係がありますか？それがそうであれば、出力がランダムでないことを意味します。私は1430年10によってマトリックス（list_14300）を作成し、上記の関数で、その値を決定してい下記

estimate_mode <- function(x) { 
    d <- density(x) 
    d$x[which.max(d$y)] 
} 

：ここ

は、ベクトルまたは行列のモードを見つけ、私はstackoverflowの上に見られる機能でありますその行列（1：1430の間）は、14300の値を持つ行列のほとんどの周波数で発生します。

A）。

list_14300<-replicate(10,sample(1:1430,1430,replace = TRUE)) 

estimate_mode(list_14300) 

私は以下のコードを実行してRプログラムを閉じてRを開き、同じコードを実行するたびに同じ出力が得られます。私は無作為抽出とそれによる別個の結果を期待しています。これは私が実行しているものです：

list_14300<-replicate(10,sample(1:1430,1430,replace = TRUE)) 
#### MODE 
estimate_mode(list_14300) 
# 

list_14300[1430,] 
min(list_14300[1430,]) 
max(list_14300[1430,]) 
list_14300[1430,1] 
# 

そして、私はRを閉じて再開しています毎回この結果、上記のコードを実行するには再び与えられます。

> list_14300<-replicate(10,sample(1:1430,1430,replace = TRUE)) 
> #### MODE 
> estimate_mode(list_14300) 
[1] 459.4862 
> # 
> 
> list_14300[1430,] 
[1] 1011 369 841 1383 82 1317 768 343 998 1203 
> min(list_14300[1430,]) 
[1] 82 
> max(list_14300[1430,]) 
[1] 1383 
> list_14300[1430,1] 
[1] 1011 

HECKは、各DISTINCT結果されない理由時間は、私が期待している？

Answer 1

回答を投稿した後は、質問の範囲をかなり変更したようです。答えは、投稿した最初の質問です。

私が正しくあなたを理解していれば、あなたはそれぞれの要素が1430×10次元の行列であることと、リストを作成することができます

a <- list() 
for(i in 1:100) {a[[i]] <- replicate(10, sample(1:1430, 1430), replace = TRUE))} 

あなたはこのように、たとえば第2の行列をチェックすることができます。

a[[2]] 

を

その後、我々は、この関数を記述し、各マトリックスの中で最も頻繁に発生する回数見つける：

GetMax <- function(x){ 
        counts <- table(x) 
        counts_max <- as.numeric(names(counts[which.max(counts)])) 
        return(counts_max) 
        } 

その後、我々はすべての100個の行列に適用することができます。

lapply(a, GetMax) 

あなたが代わりにベクタに結果を取得し、ヒストグラムをプロットすることができます

most_freq <- unlist(lapply(a, GetMax)) 
hist(most_freq)