• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Recuperación de las semillas empleadas en procesos aleatorios

mayo 18, 2018 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Semillas

Al realizar procesos en lo que se utilizan número aleatorios es una buena práctica fijar la semilla utilizada para garantizar que se puedan reproducir los resultados. En R esto se suele realizar mediante la instrucción set.seed(). Una alternativa a esta práctica puede ser guardar la semilla empleada antes de inicial el proceso y posteriormente recuperarla cuando sea necesario reproducirlo. El valor de la semilla que empleará R para la generación del siguiente número aleatorio se encuentra almacenado en la variable de entorno .Random.seed.

Planteamiento del problema

El procedimiento que se ha de utilizar para recuperar las simulaciones es bastante sencillo, antes de lanzar un proceso en el que se utilicen número aleatorios (generado por el generador de R) se carga en un variable el estado del generador de números aleatorios. En el caso de que sea necesario reproducir los resultados se puede recuperar el estado volviendo a asignar el estado guardado en la variable de entorno.

A modo de ejemplo se ruede realizar una simulación simple. Se pueden generar 100 número aleatorios, sumar su valor y repetir el proceso varias veces con diferentes semillas, esto se puede hacer con siguiente código:

total <- rep(NA, 25)
seeds <- list(NULL)

for(i in 1:25) {
 seeds <- .Random.seed
 total <- sum(sum(runif(100)))
}

En el código se generan 25 veces 10 número aleatorios que se guardan en el vector total, por otro lado, las semillas se guardan en la lista seeds. Ahora para comprobar que se pueden reproducir los resultados simplemente se ha de volver a simular con la semilla adecuada. Esto se puede comprobar con el código:

Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada
En Analytics Lane
Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada

for(i in 25:1) {
 .Random.seed <- seeds[[i]]
 stopifnot(total[i] == sum(sum(runif(100))))
}

Al ejecutar estas líneas en el caso de que no se cumplan las igualdades la función stopifnot() detendría la ejecución del programa mediante una llamada a la función stop(), cosa que no sucede. Lo que sí sucede por ejemplo en el siguiente caso:

stopifnot(total[1] == sum(sum(runif(100))))

En donde se genera el siguiente error:

Error: total[1] == sum(sum(runif(100))) is not TRUE

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada
  • Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
  • Cómo Saber si una Diferencia Significativa es Importante
  • Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity”
  • Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
  • Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no
  • == vs is en Python: la diferencia que causa bugs misteriosos

Publicidad

Publicado en: R

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Curiosidad: “Wi-Fi” no significa “Wireless Fidelity”

noviembre 12, 2026 Por Daniel Rodríguez

Shallow copy vs Deep copy en Python: la mutación inesperada

noviembre 10, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Saber si una Diferencia Significativa es Importante

noviembre 5, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • NumPy NumPy: Obtener la frecuencia de los valores en un vector de NumPy en Python publicado el mayo 17, 2021 | en Python
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • Histograma generado para el conjunto de datos con la selección automática del número de bins Calcular el número óptimo de bins para un histograma publicado el febrero 25, 2022 | en Ciencia de datos
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Calcular la moda en un vector de NumPy publicado el septiembre 26, 2022 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto