模拟伯努利论文
Simulation of Bernoulli essays
考虑一个公平的硬币。如果你观察尾巴,让 Hn=0,如果你观察面部,就让 Hn=1。那么P(Hn=0)=P(Hn=1)=1/2.
Sn=H1+...+Hn 的分布是参数 n 和 p=1/2 的二项分布。
我们使用此分布求出 Yn=Sn/n 的概率,即面孔的比例。
在 r 中模拟这个。
下面是我在R中实现该算法的方法(不知道是否正确,请自行核对):
n=1000
h=rbinom(n,1,1/2)
y=cumsum(h)/n
plot(n,y)
当我运行程序时,标记错误
plot(n,y)
Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) :
'x' and 'y' lengths differ
我不明白为什么自从 n=1000
之后我输入 y
来了解有多少元素返回了 1000
值。
为什么我会收到错误消息?
n = 1000
,作为数字。所以:
1:n
=> c(1, 2, 3, ..., 998, 999, 1000)
plot(1:n,y)
考虑一个公平的硬币。如果你观察尾巴,让 Hn=0,如果你观察面部,就让 Hn=1。那么P(Hn=0)=P(Hn=1)=1/2.
Sn=H1+...+Hn 的分布是参数 n 和 p=1/2 的二项分布。
我们使用此分布求出 Yn=Sn/n 的概率,即面孔的比例。
在 r 中模拟这个。
下面是我在R中实现该算法的方法(不知道是否正确,请自行核对):
n=1000
h=rbinom(n,1,1/2)
y=cumsum(h)/n
plot(n,y)
当我运行程序时,标记错误
plot(n,y)
Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x' and 'y' lengths differ
我不明白为什么自从 n=1000
之后我输入 y
来了解有多少元素返回了 1000
值。
为什么我会收到错误消息?
n = 1000
,作为数字。所以:
1:n
=> c(1, 2, 3, ..., 998, 999, 1000)
plot(1:n,y)