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大数定理(Law of large numbers):
在试验不变的条件下,重复试验多次,随机事件的频率近似于它的概率。
通过模拟掷骰子的方法来直观体会大数定理
模拟掷骰子:
> sample(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), 1, replace = TRUE, prob = c(1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6))
多次模拟并计算不同投掷次数下“1”出现的频率并绘图:
编写名为dice的函数:
* 需提前安装ggplot2统计包
* 模拟投掷n次六面体骰子,计算“1”出现的频率
结果
尝试模拟200次:
> dice(200)
模拟2000次:
> dice(2000)
模拟20000次
> dice(20000)
模拟200000次
> dice(200000)
可见随着模拟次数的增加,p越接近1/6 ≈ 0.166667,拟合的直线与x轴的夹角也越来越小。
此处模拟次数越大对计算机内存要求越高,例如此处模拟一亿次:
* 使用的计算机配置为8G+256G
* error可能发生在使用ggplot函数绘图的过程中
欢迎对R语言感兴趣的同道指正,交流学习
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GMT+8, 2024-10-19 21:40
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