用R中的抛硬币模拟计算观测值
用R中的抛硬币模拟计算观测值
提问于 2015-09-09 17:15:50
我有一个数据，这是通过运行一个模拟两枚硬币投掷1000次。
也就是说，在每次测试中都有两枚硬币。试验重复1000次。
头是1，尾是2。
以下是数据帧的预览。
X1 X2
1 X1 2 1
2 X2 1 1
3 X3 1 2
4 X4 1 1
5 X5 1 1
6 X6 1 2
7 X7 1 2
8 X8 1 2
9 X9 1 1
10 X10 2 1它包含两个变量中的1000个。
我想为下列条件计算观察值：
- 两枚硬币都是头像的可能性 (df.sim$X1 == 1& df.sim$X2 == 1)/1000
- 两枚硬币都不一样的可能性 (df.sim$X1 == 2& df.sim$X2 == 1)/1000
- 至少一枚硬币将是头部的可能性。 不确定..。
如何计算条件数3的观测值，以及如何正确计算前两个条件的观测值。
我知道我应该为这些条件得到的值如下
- 25%
- 50%
- 75%
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2015-09-09 17:35:01
对于第二种方法，当第一枚硬币是正面，第二枚硬币是反面时，你的方法没有考虑。但这种办法会奏效的：
mean(df.sim$X1 != df.sim$X2)对于#3，您可以做与#1相同的事情，但是使用| (OR)而不是& (和)。
mean(df.sim$X1 == 1 | df.sim$X2 == 1)注意，使用mean而不是sum可以跳过/1000部件。
Stack Overflow用户
发布于 2015-09-09 17:33:58
尝尝这个
df <- df.sim[X1] + df.sim[X2]
length(df[df == 3])/1000页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/32485662
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