即使在 R 中 n=1.000.000.000，每个实验的结果也不同，这是怎么回事？

Question

每次我运行下面的代码，我都会得到不同的答案，主要是 1、3、4 或 5。但是，由于我将 n 设置为一毫，我觉得这很奇怪，所以我认为我的代码一定有问题。第一次用R，不知道是数学错误还是编码错误

我要模拟的是：

一个群40个人，其中一个是医生

第0天，1人感染；然后 for i = 1, 2, ..., T:

天i：所有剩余的健康人被感染的概率为0.15；
天i + 1：医生最多治愈5人（包括他自己）；

以上停止直到第 T 天，届时不再有感染者。

我现在的代码（怀疑有误）：

SampleT <- function(n)
{
   for (k in 1:n)
   {
      T <- 0 # day 0
      X <- 39 # amount of healthy people
      Y <- 1 # amount of infected people
      cured <- 0 # amount of people cured by doctor
      while(cured < Y)
      {
         T <- T+1 # increase day by 1 in each loop
         infected <- sum((runif(X)<0.15)) # amount of people infected on day T
         X <- X-infected # remaining healthy people
         Y <- 40-X # total amount of people who have been infected at least once so far
         cured <- cured + 5
      }
      return(T)
   }
}

n <- 1000000000
T <- SampleT(n)
mean(T)

Answer 1

您的 for 循环仅运行是第一次迭代。一旦 'return' 在函数内部被击中即结束 - 它 return 是结果并退出函数。如果您计划获得一百万个结果，则需要将这些结果存储在某个地方，然后 return 在循环运行之后得到该结果。下面举例说明：

f <- function(n){
  for(i in 1:n){
    print(i)
    return(i)
  }
  # were you thinking it would return all 'n' values?
}

然后当我们运行它...

> f(30)
[1] 1
[1] 1

Answer 2

也尝试使用 apply 函数：

N <- 10000
SampleT <- sapply(1:N, function(n) {
  T <- 0 # day 0
  X <- 39 # amount of healthy people
  Y <- 1 # amount of infected people
  cured <- 0 # amount of people cured by doctor

  while(cured < Y)
  {
    T <- T + 1 # increase day by 1 in each loop

    infected <- sum((runif(X) < 0.15)) # amount of people infected on day T
    print(infected)
    X <- X - infected # remaining healthy people
    Y <- Y + infected  # total amount of people who have been infected at least once so far
    cured <- cured + 5
  }
  return (T)
})


mean(SampleT)

即使在 R 中 n=1.000.000.000，每个实验的结果也不同，这是怎么回事？

Different result for each experiment even when n=1.000.000.000 in R, what's wrong?

r

simulation

montecarlo