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R语言分析骰子

程序员文章站 2022-04-23 22:44:18
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在我认知的统计学中,任何自然事物在大量的数据统计分析中都会显示一定的规律。下面用R语言随机投掷骰子,并重复很多次,分析骰子在大量数据下分布的规律
先从投一个骰子开始,重复骰子10次,观察点数分布,y坐标是表示骰子点数的频数,x坐标表示骰子的点数
R语言分析骰子
从图中观察,频数分布不均匀,差距较大,貌似是每个骰子的点数机率不是均等的,那如果再加大重复次数呢?
重复骰子100次
R语言分析骰子
图像的频数是不是接近了一点了呢?,我们继续加大重复次数
10000次
R语言分析骰子
可以从图形中发现,骰子各点数的频数慢慢趋紧于一条直线,如果重复次数继续增多,频数会慢慢变成一条直线。
附上原代码

sz_1<-function(){
  sample(z,size=1,replace = T)
}
sz_1()
a<-replicate(10,sz_1())
library(ggplot2)
#十次
qplot(a,binwidth=1)
#一百次
a<-replicate(100,sz_1())
qplot(a,binwidth=1)
#一万次
a<-replicate(10000,sz_1())
qplot(a,binwidth=1)

在骰子过程中,我们可能会玩同时投掷两颗骰子,并猜点数和的游戏,在这时我们就有分析的必要了,点数和到底是均等的几率呢?还是某个点数和的几率大呢?下面请看分析
求两个骰子和,并骰子N次,画出图形
N=100次
图形R语言分析骰子
因为统计次数较少,所描述出来的图形不具有代表性,所以我继续加大重复次数
N=100000
R语言分析骰子
可以看出,随着重复次数的增多,图形趋近于正态分布,点数和的几率并不都是一样的,而是某些点数和的概率高,某些点数和的概率低,分析图像,可以看出2点和12点出现的点数和可能性最低,7点出现的可能性最高
所以在小游戏中,我们可以用自己的智商小小的作作弊啦
下面附上源码


#设置筛子系统
library(ggplot2)
#qplot作图
sz<-function(x){
x<-c(1:6)
dianshu<-sum(sample(x,size =2,replace = T))
dianshu
}
#x要有值
x<-seq(from=1,to=3,length=10)
y<-x^3
qplot(x,y)
#重复sz100次
a<-replicate(100,sz())
qplot(a,binwidth=1)
#重复1000次
a<-replicate(1000,sz())
qplot(a,binwidth=1)
#重复10000次
a<-replicate(10000,sz())
qplot(a,binwidth=1)
#重复十万次
a<-replicate(100000,sz())
qplot(a,binwidth=1)
z<-c(1:6)
sz_1<-sample(z,1)
zy<-replicate(100,sz_1)
qplot(zy,binwidth=1)
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