rnormとは？初心者でも分かる、Rで乱数を作る基本テクニック共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

rnormとは？

R言語でデータを作るとき、乱数を使う場面がよくあります。rnorm はその中でも「正規分布」に従う乱数を作るための代表的な関数です。正規分布は「平均値の周りにデータが集まりやすい」という性質を持ち、統計学の基本的な前提としてよく用いられます。rnorm(n, mean = 0, sd = 1) の形で使い、n 個の乱数を返します。

例えば mean=0、sd=1、n=100 として実行すると、-4 から 4 程度の範囲に値が集まり、中央付近に多くの値が並ぶイメージです。初めて触るときは「このデータの雰囲気を掴む」練習として、ヒストグラムを描く前の土台作りに役立ちます。

使い方の基本

基本的な構文は次のとおりです。rnorm は n 個の乱数を返します。mean は正規分布の平均、sd は標準偏差です。mean と sd を省略すると、それぞれ 0 と 1 が使われます。

<th>引数

説明
n	生成する乱数の個数
mean	正規分布の平均値
sd	正規分布の標準偏差

実際の例

例として、次のように使います。set.seed を使うと同じ乱数列を再現できます。例えば、set.seed(123) の後に rnorm(5, mean = 0, sd = 1) を実行すると、毎回同じ5個の値が出ます。これはデータ分析の再現性を高めるために大切です。

実行環境によって値は異なりますが、分布の形は似たものになります。初学者はまず n を増減させて分布の広がりを観察してみると良い練習になります。

rnormを使う場面とヒント

統計の練習として、サンプルサイズを変えて標準正規分布の性質を観察するのに使えます。機械学習の前処理で「データが正規分布に近い」という仮定を試す際にも便利です。

要点のまとめ

rnorm は正規分布に従う乱数を作る基本的な関数です。n、mean、sd の3つの引数を使い、n 個の乱数を返します。再現性を高めたいときは set.seed を活用しましょう。

この機能を使うと、データ分析の練習やシミュレーション、仮説検定のデモなど、さまざまな学習シーンで「データがこうなると仮定してどうなるか」を試せます。

rnormの同意語

rnorm: Rで標準正規分布に従う乱数を生成する基本関数。n 個の乱数を返し、mean と sd で分布を調整可能（デフォルトは mean=0, sd=1）。
rnorm 関数: R言語で正規乱数を作る具体的な関数名。引数は n、mean、sd など。
標準正規乱数生成関数: 平均0、分散1の標準正規分布に従う乱数を生成する関数。
標準正規分布の乱数生成: 標準正規分布 N(0,1) に従う乱数を作る操作・機能の言い換え。
N(0,1) 乱数生成関数: N(0,1) に従う乱数を返す関数名の表現。
N(0,1) 乱数生成: N(0,1) に従う乱数を作る処理。
ノーマル乱数生成関数: 正規分布を表す別称「ノーマル分布」から乱数を生成する関数の表現。
正規乱数生成関数: 正規分布に従う乱数を生成する関数の総称として使われる表現。
正規分布乱数生成関数: 正規分布に従う乱数を作る関数の別表現。
標準正規分布サンプル生成関数: 標準正規分布からサンプルを生成する関数の言い換え。

rnormの対義語・反対語

dnorm: 正規分布の確率密度関数を計算する関数。x の値に対する密度を返す。rnorm の“乱数生成”とは異なり、固定の密度値を算出する用途。
pnorm: 正規分布の累積分布関数（CDF）を計算する関数。x 以下の値をとる確率を返す。分布の“確率”を扱う点で、乱数生成の rnorm とは用途が異なる。
qnorm: 正規分布の分位点関数（逆CDF）を計算する関数。指定した確率に対応するxの値を返す。確率と値の関係を求める点で rnorm の乱数生成とは別の機能。