如何在 R 中得到这个概率结果？
How to get this probability outcome in R?
R 新手。不知道如何解决这个问题。本质上我想创建一个 Monte Carlo 模拟。然而，这是应该如何进行的：
只有 3 个人 (A,B,C) 并且只接触一次，顺序是：(A-->B) (B-->C)。开始时，A 100% 患病，而 B 和 C 0% 患病。每次一个人与另一个人接触时，他们有 50% 的机会生病我将如何在 R 中复制它？我了解这背后的数学原理，但不确定如何对其进行编码。这是我目前所拥有的：
a='positive'
corona = c('positive','negative')
sample(x = corona, size = 1, replace = TRUE)
我知道输出只会给我B是否生病的结果。我如何继续查看 C 是否生病？
您可以编写辅助函数来执行 "infecting"。假设 1 是 "sick"，0 是 "not sick"
infect <- function(x, rate=.5) {
current_sick <- x==1
new_sick <- runif(sum(current_sick)) < rate
x[current_sick] <- as.numeric(new_sick) # turn TRUE/FALSE to 1/0
x
}
此函数查找所有 1 所在的位置，然后针对这些人中的每一个人，它抛硬币看下一个人是否会生病（不改变任何非生病值）
然后用1000人测试，你可以做
A <- rep(1, 1000) # all sick
B <- infect(A)
C <- infect(B)
这画了 1000 个 A。我们通过两个传输步骤，一次完成所有 1000 个样本。如果你 运行 mean(C) 你应该得到接近 0.25 的值。
R 新手。不知道如何解决这个问题。本质上我想创建一个 Monte Carlo 模拟。然而，这是应该如何进行的： 只有 3 个人 (A,B,C) 并且只接触一次，顺序是：(A-->B) (B-->C)。开始时，A 100% 患病，而 B 和 C 0% 患病。每次一个人与另一个人接触时，他们有 50% 的机会生病我将如何在 R 中复制它？我了解这背后的数学原理，但不确定如何对其进行编码。这是我目前所拥有的：
a='positive'
corona = c('positive','negative')
sample(x = corona, size = 1, replace = TRUE)
我知道输出只会给我B是否生病的结果。我如何继续查看 C 是否生病？
您可以编写辅助函数来执行 "infecting"。假设 1 是 "sick"，0 是 "not sick"
infect <- function(x, rate=.5) {
current_sick <- x==1
new_sick <- runif(sum(current_sick)) < rate
x[current_sick] <- as.numeric(new_sick) # turn TRUE/FALSE to 1/0
x
}
此函数查找所有 1 所在的位置，然后针对这些人中的每一个人，它抛硬币看下一个人是否会生病（不改变任何非生病值）
然后用1000人测试，你可以做
A <- rep(1, 1000) # all sick
B <- infect(A)
C <- infect(B)
这画了 1000 个 A。我们通过两个传输步骤，一次完成所有 1000 个样本。如果你 运行 mean(C) 你应该得到接近 0.25 的值。