Question

我想创建两个函数来计算20个骰子的概率质量函数（pmf）和累积分布函数（cdf）。

在函数中我将使用一个参数，y用于侧面（从1到20）。我应该能够放置一个向量，它将返回每个变量的值。

如果输入的值是非离散的，那么它应该在结果中返回零并发出警告消息。

这是迄今为止PMF所解决的问题：

PMF= function(side) {

  a = NULL   

  for (i in side)
  {
    a= dbinom(1, size=1, prob=1/20)
    print(a)
  }

}

这就是我为CDF所得到的：

CDF= function(side) {
  a = NULL   
  for (i in side)
  {
    a= pnorm(side)
    print(a)
  }

}

我目前停留在警告消息和结果中的零。我如何在命令行中为该功能提供帮助？

接下来，如何在特定区间（例如1,12）的同一图上绘制这两个函数？

我是否使用正确的函数来计算cdf和pmf？

Answer 1

我建议采用以下简化方法：

PMF <- function(side) {
   x <- rep(0.05, length(side))
   bad_sides <- ! side %in% 1:20 # sides that aren't in 1:20 are bad
   x[bad_sides] <- 0             # set bad sides to 0
   # warnings use the warning() function. See ?warning for details
   if (any(bad_sides)) warning("Sides not integers between 1 and 20 have 0 probability!")
   # print results is probably not what you want, we'll return them instead.
   return(x)
}

对于CDF，我假设你的意思是滚动一个小于或等于给定边的数字的概率，即side / 20。（pnorm是错误的功能......它给正常分布的CDF。）

CDF <- function(side) {
    return(pmin(1, pmax(0, floor(side) / 20)))
}

从技术上讲，CDF是针对非整数值定义的。 1.2的CDF与CDF的1相同，所以我在这里使用floor。如果你想让它更强大，可以让它min(1, floor(side) / 20)确保它不超过1，同样地max()为0，以确保它不是负数。或者你可以尝试不给它超过20的负值或值。

绘图：

my_interval <- 1:12
plot(range(my_interval), c(0, 1), type = "n")
points(my_interval, PMF(my_interval))
lines(my_interval, CDF(my_interval), type = "s")

计算R中20面骰子的pmf和cdf

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