Question

所以试图模拟一个硬币折腾游戏，如果你有头脑，你可以加倍你的钱，如果你有故事，你可以减半。如果你从x money开始，想要看看你在投掷后得到的东西

然而，我不知道如何以一种干净的方式解决这个问题，而不仅仅是做一个forloop to n。

有没有一些干净的方法来做到这一点？

Answer 1

您可以使用sample创建times 0.5和times 2的列表。

sample_products = sample(c(0.5, 2), 100, replace = TRUE)
> sample_products
  [1] 0.5 2.0 0.5 2.0 2.0 0.5 2.0 0.5 2.0 2.0 0.5 0.5 0.5 0.5 2.0 2.0 0.5 0.5
 [19] 2.0 2.0 0.5 0.5 0.5 2.0 2.0 2.0 2.0 0.5 0.5 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 2.0 0.5
 [37] 2.0 2.0 2.0 0.5 2.0 2.0 0.5 0.5 0.5 2.0 0.5 2.0 2.0 0.5 2.0 2.0 2.0 2.0
 [55] 0.5 2.0 0.5 2.0 0.5 0.5 0.5 2.0 2.0 2.0 2.0 0.5 2.0 0.5 0.5 2.0 0.5 0.5
 [73] 0.5 2.0 0.5 0.5 0.5 2.0 2.0 0.5 2.0 0.5 0.5 0.5 2.0 2.0 2.0 2.0 0.5 0.5
 [91] 2.0 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 2.0 0.5

并获得这些产品的累积效果：

cumulative_prod = prod(sample_products)

并包括起始资金：

 start_money = 1000
 new_money = cumulative_prod * start_money

请注意，对于较大的采样尺寸，cumulative_prod会向1收敛，为一个公平的硬币（sample是）。

Answer 2

如果要运行多次迭代，可以循环使用

n = 10

toss <- round(runif(n),0)
toss[toss == 0] = -1
toss <- 2^toss

Reduce(x = toss,'*')

Answer 3

这不是最好的方法（我确信有很多更好的方法），不过，你可以把它视为了解如何去做的一个非常好的起点

> set.seed(1)
> x <- 100   # amount of money
> N <- 10    #number of throws
> TH <- sample(c("H", "T"), N, TRUE)  # Heads or Tails, drawin "H" or "T" with same probability
> sum(ifelse(TH=="H", 2*x, 0.5*x)) # final amount of money
[1] 1100

此外，您可以编写一个函数，将初始金额x和试验次数N

作为参数。

> head.or.tails <- function(x, N){
   TH <- sample(c("H", "T"), N, TRUE)  # Heads or Tails
   sum(ifelse(TH=="H", 2*x, 0.5*x)) # final amount of money  
 }
> 
> set.seed(1)
> head.or.tails(100, 10)
[1] 1100

为了避免ifelse部分，您可以写sample(c(0.5, 2), 100, replace = TRUE)而不是sample(c("H", "T"), N, TRUE)，请参阅@Paul Hiemstra回答。

Answer 4

如果你开始了解这类事情，我很想在日志空间工作，即为胜利添加一个并减去一个。你可以像其他人一样sample，即@Paul的回答。

y <- sample(c(-1,1), 100, replace=TRUE)
plot(cumsum(y), type="s")

如果您想转换回“奖金”，您可以这样做：

plot(2^cumsum(y)*start_money, type="s", log="y", xlab="Round", ylab="Winnings")

这看起来非常相似，但y轴将在奖金中。

如果你对像这样的随机过程不熟悉，看到很多“获胜”或“失败”的条纹会很有趣。如果你想知道它们有多长，rle函数在这里很有用，例如：

table(rle(y)$len)

将打印这些运行长度的频率，这可能会出乎意料地长。您可以使用负二项分布来查看它的来源：

plot(table(rle(y)$len) / length(y))
points(1:15, dnbinom(1:15, 1, 0.5), col=2)

虽然你可能需要使用更大的样本（即1000个或更多样本）才能看到相同的“形状”。

R中的Coin Toss游戏

4 个答案: