Question

我遇到了一个小问题，模拟掷骰子。基本上我这样做是为了熟悉循环及其输出。意图是模拟两个骰子的投掷如下：

R = 100
d6 = c(1:6)
d = 60
DICE = NULL
for (i in 1:R)
{
i <- as.factor((sample(d6, size=d, replace = T)) + (sample(d6, size=d, replace = T)))
j <- summary(i)
DICE = rbind(DICE, j)
}
head(DICE)
HIS = colMeans(DICE)
boxplot(DICE)
title(main= "Result 2d6", ylab= "Throws", xlab="")
relHIS = (HIS / sum(HIS))*100
relHIS

如果一个导管中的结果为0（样本中未发生结果），则会出现问题。如果这在第一个子样本中随机发生，则缺少一个或多个类别（数字2-12）。这导致以下子样本中的问题（“结果列数不是向量长度的倍数（arg 2）”）。我确定有一个非常简单的解决方案，通过事先定义一切......

感谢您的帮助！

Answer 1

以下是一些修正：

R = 100
d6 = c(1:6)
d = 60
DICE = matrix(nrow = R, ncol = 11) #pre-allocate
colnames(DICE) <- 2:12 

for (i in 1:R)
{
  sim <- ordered((sample(d6, size=d, replace = T)) + (sample(d6, size=d, replace = T)), 
                 levels = 2:12) #define the factor levels
  sumsim <- table(sim)
  DICE[i,] <- sumsim #sub-assign
}
head(DICE)
HIS = colMeans(DICE)
boxplot(DICE)
title(main= "Result 2d6", ylab= "Throws", xlab="")

prop.table(HIS) * 100

始终预先分配结果数据结构。在循环中增长它非常慢，你知道它需要多大。另外，不要对迭代变量和其他东西使用相同的符号。

Answer 2

在第七行中省略as.factor()

R - 在放射子样本中处理零

2 个答案: