Generar números aleatorios

En esta lección obtendrás valores impredecibles.

sample(1:6, 1) extrae un elemento del conjunto indicado. Sirve igual para elegir de un vector de textos.

El código de ejemplo simula una tirada de dado y una jugada de piedra, papel o tijera. El resultado cambia cada vez: la salida de referencia es solo una de las posibles.

En R esto importa más que en otros lenguajes, porque la aleatoriedad está en el centro del trabajo: simulaciones, remuestreo, validación cruzada. Por eso existe una costumbre firme: fijar la semilla con set.seed(123) al principio de cualquier análisis con azar. Sin ella, el mismo guion da resultados distintos cada vez y nadie puede reproducir lo que publicaste.

Hay una trampa que conviene conocer: sample(x, 1) con un x de un solo número no elige ese número, sino uno entre 1 y ese número. sample(5, 1) devuelve algo entre 1 y 5, no siempre 5. En un bucle donde el vector puede quedarse con un elemento, produce un fallo desconcertante.

R trae además generadores para todas las distribuciones habituales: rnorm, runif, rbinom y muchas más.