¿Existen funciones predeterminadas para distribuciones uniformes discretas en R?

La mayoría de las distribuciones estándar en R tienen una familia de comandos: pdf / pmf, cdf / cmf, cuantil, desviaciones aleatorias (por ejemplo, dnorm, pnorm, qnorm, rnorm).

Sé que es bastante fácil utilizar algunos comandos estándar para reproducir estas funciones para las distribuciones uniformes discretas, pero ¿ya existe una familia incorporada de funciones preferidas para modelar distribuciones uniformes discretas en R que desconozco?

Como escribió Nico, no se implementan en R. Suponiendo que trabajemos en 1..k, esas funciones deberían verse así:

Para generación aleatoria:

rdu<-function(n,k) sample(1:k,n,replace=T)

PDF:

ddu<-function(x,k) ifelse(x>=1 & x<=k & round(x)==x,1/k,0) 

CDF:

pdu<-function(x,k) ifelse(x<1,0,ifelse(x<=k,floor(x)/k,1))

Aquí está el código para la distribución uniforme discreta en el rango [min, max], adaptado de la publicación de mbq:

dunifdisc<-function(x, min=0, max=1) ifelse(x>=min & x<=max & round(x)==x, 1/(max-min+1), 0)
punifdisc<-function(q, min=0, max=1) ifelse(q<min, 0, ifelse(q>=max, 1, (floor(q)-min+1)/(max-min+1)))
qunifdisc<-function(p, min=0, max=1) floor(p*(max-min+1))
runifdisc<-function(n, min=0, max=1) sample(min:max, n, replace=T)

La página Vista de tareas CRAN: Distribuciones de probabilidad dice:

La distribución uniforme discreta se puede obtener fácilmente con las funciones básicas.

Supongo que algo en este sentido debería hacer:

a <- round(runif(1000, min=0, max=100))

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Como señaló csgillespie, esto no es correcto ...

a <- ceiling(runif(1000, min=0, max=100))

funcionará (tenga en cuenta que el ejemplo generará valores entre 1 y 100, no 0 y 100)