Netlogo : 滑块比率驱动 > Ifelse 之一的随机结果
Netlogo : Slider ratio driving > Ifelse one-of random outcome
我有点卡住了，想知道这是对 netlogo 的期望 - 还是我做错了什么？
我正在尝试根据滑块比率（称为“确定比率”）设置一个选择 - 然后驱动一个 Ifelse 结果，设置一个状态。
理想情况下 - 如果我将滑块设置为 80%（或 100%）。我想看看 TRUE 变量的总和
[“1年抛物线”“5年抛物线”“10年抛物线”]~80%
但我却得到了很大的差异 - 即，有时我得到 75、90、85 等 - 而不是 80%
这是可以预料的吗，使用一种结构（或我正在做的方式）？
或者，可以做得更好吗？ （注意：人口是一个变量（滑块输入））
谢谢你:)
代码如下：
ifelse random 100 < determinate-ratio
[ set state one-of [ "1-year-parabola" "5-year-parabola" "10-year-parabola"]]
[ set state one-of [ "decline" "experimenting"]]
你没有说你看到了多少 运行s 这种变化，但对我来说似乎并不是特别错误。变化是随机过程的预期结果，这就是为什么 ABM 必须 运行 多次才能了解 'typical' 行为。
实际上，您是从二项分布中得出的，成功概率为 0.8 和 100 次试验。如果您不熟悉数学，则可以使用在线二项式分布计算器（例如 Stat Trek 在 https://stattrek.com/online-calculator/binomial.aspx 提供的计算器）来了解合理的变化。例如，恰好 75 会出现在 4.4% 的模型 运行 中，而 8.7% 会出现 75 或更少。
我有点卡住了，想知道这是对 netlogo 的期望 - 还是我做错了什么？
我正在尝试根据滑块比率（称为“确定比率”）设置一个选择 - 然后驱动一个 Ifelse 结果，设置一个状态。
理想情况下 - 如果我将滑块设置为 80%（或 100%）。我想看看 TRUE 变量的总和 [“1年抛物线”“5年抛物线”“10年抛物线”]~80%
但我却得到了很大的差异 - 即，有时我得到 75、90、85 等 - 而不是 80%
这是可以预料的吗，使用一种结构（或我正在做的方式）？
或者，可以做得更好吗？ （注意：人口是一个变量（滑块输入））
谢谢你:)
代码如下：
ifelse random 100 < determinate-ratio
[ set state one-of [ "1-year-parabola" "5-year-parabola" "10-year-parabola"]]
[ set state one-of [ "decline" "experimenting"]]
你没有说你看到了多少 运行s 这种变化，但对我来说似乎并不是特别错误。变化是随机过程的预期结果，这就是为什么 ABM 必须 运行 多次才能了解 'typical' 行为。
实际上，您是从二项分布中得出的，成功概率为 0.8 和 100 次试验。如果您不熟悉数学，则可以使用在线二项式分布计算器（例如 Stat Trek 在 https://stattrek.com/online-calculator/binomial.aspx 提供的计算器）来了解合理的变化。例如，恰好 75 会出现在 4.4% 的模型 运行 中，而 8.7% 会出现 75 或更少。