R语言中sapply函数与for循环计算结果存差异，求解原因

我编写了两段功能应完全一致的R代码——一段采用for循环实现，另一段使用sapply函数。但二者输出结果存在细微差异，有趣的是输出向量的首个元素值完全相同。请问造成该差异的原因是什么？

方法1（sapply实现） #

set.seed(967)
n <- replicate(1000, 200)
ACF2MA <- sapply(n, function(n1) {
  acf(arima.sim(n1, model=list(ma=c(0.4))), plot=FALSE)$acf[3]
})
ACF2AR <- sapply(n, function(n1) {
  acf(arima.sim(n1, model=list(ar=c(0.45))), plot=FALSE)$acf[3]
})

方法2（for循环实现） #

ACF2AR1 <- 1:1000 

for (i in 1:1000) { 
  YMA <- arima.sim(n=200, model=list(ma=c(0.4))) 
  YAR <- arima.sim(n=200, model=list(ar=c(0.45))) 
  ACF2MA1[i] <- acf(YMA, plot=FALSE)$acf[3] 
  ACF2AR1[i] <- acf(YAR, plot=FALSE)$acf[3] 
}

我原本预期两段代码会得到完全相同的结果。

差异原因 #

核心问题是随机数生成的调用顺序不一致：

• 方法1的执行逻辑是：先连续调用1000次arima.sim生成MA序列，完成所有MA的ACF计算后，再连续调用1000次arima.sim生成AR序列。
• 方法2的执行逻辑是：每次循环都先生成1个MA序列，紧接着生成1个AR序列，以此交替完成1000次循环。

R的随机数生成是按调用顺序消耗随机种子的，两种方式下，除了第一个MA序列（都是set.seed(967)初始化后的第一次随机数调用），后续的随机数序列完全不同，因此生成的时间序列存在差异，最终计算出的ACF值也就不一样。

而首个元素相同的原因很简单：两种方式里，第一个MA序列都是种子初始化后的第一次arima.sim调用，生成的序列完全一致，对应的ACF自然相同。

注：方法2中ACF2MA1未预先初始化，属于代码小问题，但不是导致结果差异的原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ma25613