主要作用：可重现一样的结果
R语言中set.seed()作用是设定生成随机数的种子，目的是为了让结果具有重复性，重现结果。
- 不设定种子不行吗？当然可以，但是结果就不能复现。如：
x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：1.4197419 -0.7460519 0.3603622
x<-rnorm(3) #再来一遍，生成的3个随机数又不一样了
结果：1.0796213 0.5598334 0.5344839
- 设定种子后，再试下：
set.seed(123)
x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：-0.5604756 -0.2301775 1.5587083
x<-rnorm(3) #试图复现上边结果
结果：0.07050839 0.12928774 1.71506499
#哎呀，还是不一样啊，哪里复现了？骗子！
#那是因为你没有加上set.seed(123)！加上之后如下：
set.seed(123)
x<-rnorm(3) #随机生成3个随机数
结果：-0.5604756 -0.2301775 1.5587083
#怎么样，一样了吧？别人想复现你的结果，必须要把种子seed和你设的一样。
注：set.seed(1000)，不是运行1000次，而是把种子设置为1000。
那么问题来了：设成100呢，1呢？有什么区别？（见下面的问答部分）
这些数怎么产生的（产生原理）？
伪随机产生的。计算机的程序，都是通过确定的算法，根据确定的输入，算出确定的输出。想要得到真正的随机，需要通过外接物理随机数发生器，通过把随机的物理过程转变为随机值，才能实现。因此我们平常使用的计算机的随机数，其实都只是通过算法模拟得到，也就是伪随机。一般采用的办法是线性同余（进一步了解线性同余可参考下面的连接2，也可自行百度）。
- 问：set seed 后面跟的数字有什么用，比如 set seed 100 和 set seed 1000的区别是什么？
- 答：数字不同，产生的结果不同。只有数字相同，别人才能复制出来跟你一样的结果。所以有些老师让学生作业上用 set seed（学号）来防止作弊。
- 问：set seed #为什么一般都很大呢？如果设为一位数，会不会有问题？如设为1。
- 答：Stata的说明里说 “Without loss of pseudorandomness, the seed may be set to small numbers; e.g., set seed = 2.”，即可以设置很小，（不丢失伪随机性的前提下）没问题的。
参考文献：
（1）简书：https://www.jianshu.com/p/38d0a44630f8
（2）经管之家1：https://bbs.pinggu.org/thread-2121186-1-1.html
（3）经管之家2：https://bbs.pinggu.org/thread-336973-2-1.html
