在R语言中，set.seed函数是一个重要的工具，它用于设置随机数生成器的种子。种子是随机数生成过程中的起始点，它决定了随机数序列的起始值。通过设置相同的种子，我们可以确保每次运行程序时生成相同的随机数序列，从而实现实验或模拟的可重复性。
当我们使用set.seed函数时，实际上是设置了随机数生成器的种子值。例如，set.seed(123)将种子值设置为123。这样，后续生成的随机数序列将保持一致，只要我们在相同的程序和环境中运行代码。（以上内容参考【[1] 理解R语言中的set.seed函数：作用及应用】）
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在函数 set.seed(123) 中，里面的数字123代表着随机数生成器的种子值。随机数生成器使用种子值作为起始点来生成一个随机数序列。当设置种子值为123时，随机数生成器就会根据这个种子值开始生成随机数序列。
种子值本身并没有实际意义，它只是起到初始化随机数生成器的作用。不同的种子值会导致不同的随机数序列。但是，相同的种子值将始终导致相同的随机数序列，这使得结果可重复。
在实际应用中，通常会选择一个任意的整数作为种子值，例如123、42、1001等。选择种子值的目的是为了创建一个确定的起始点，以便在需要时能够生成相同的随机数序列，从而实现结果的可复现性和可验证性。
这个种子值是一个整数，作为初始化随机数生成器的起始点，确定了生成的随机数序列。在同一程序和环境下，使用相同的种子值将得到相同的随机数序列，从而保证结果的可复现性。
举例来说，假设我们使用以下代码生成5个服从标准正态分布的随机数：
set.seed(123)；random_numbers_1<-rnorm(5)
第一次运行上述代码时，使用种子值123生成了随机数序列 random_numbers_1，例如 [-0.56047565, -0.23017749, 1.55870831, 0.07050839, 0.12928774]。
如果我们再次运行相同的代码：
set.seed(123)
random_numbers_2<-rnorm(5)
我们会得到与前面相同的随机数序列 random_numbers_2，即 [-0.56047565, -0.23017749, 1.55870831, 0.07050839, 0.12928774]。这是因为设置相同的种子值使得生成的机数序列是一样的。
设置种子值的作用在于确保随机性实验的可重复性，使得其他人能够在相同的条件下重现结果，从而验证代码的正确性和稳定性。种子值可以是任何整数，通常选择一个特定的值来保证结果的一致性和可验证性。
当我们使用 set.seed() 函数时，括号中的数值只是一个编号，用于标记随机数发生的起始点（作为标记使用，取值随意）。
这个数值并不代表实际的数值大小，而是作为标识使用。在下一次需要生成相同随机数序列时，只需填入相同的编号即可。
因此，选择种子值可以任意，例如使用100、200、111等不同的编号都是可以的。种子值的目的是确保在相同条件下能够生成相同的随机数序列，保证结果的可复现性。（参考【R语言笔记-set.seed()函数】）
