R：用monte carlo计算pi近似的近似误差
R: calculating approximation error of pi approximation with monte carlo
我不熟悉计算机模拟和 R 编程作为我必须在大学学习的新模块我在理解练习中提出的问题时遇到了一些问题
我正在尝试的代码：
runs <- 100000
#runif samples from a uniform distribution
xs <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
ys <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
in.circle <- xs^2 + ys^2 <= 0.5^2
mc.pi <- (sum(in.circle)/runs)*4
# absdif <- abs(mc.pi - 3.14159265)
# print(absdif)
plot(xs,ys,pch=".",col=ifelse(in.circle,"blue","red"),xlab='',ylab='',asp=1, main=paste("MC Approximation of Pi =",mc.pi))
变量“runs”是否被视为练习中的样本量？预先感谢您的帮助
是的，runs变量配置抽取多少个样本，所以这是你在这段代码中配置样本大小的方式。如果您查看 ?runif 帮助页面，第一个参数是要绘制的样本数，因此您的代码 runif(runs, ...) 从均匀分布中绘制 runs 个样本点。
我不熟悉计算机模拟和 R 编程作为我必须在大学学习的新模块我在理解练习中提出的问题时遇到了一些问题
我正在尝试的代码：
runs <- 100000
#runif samples from a uniform distribution
xs <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
ys <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
in.circle <- xs^2 + ys^2 <= 0.5^2
mc.pi <- (sum(in.circle)/runs)*4
# absdif <- abs(mc.pi - 3.14159265)
# print(absdif)
plot(xs,ys,pch=".",col=ifelse(in.circle,"blue","red"),xlab='',ylab='',asp=1, main=paste("MC Approximation of Pi =",mc.pi))
变量“runs”是否被视为练习中的样本量？预先感谢您的帮助
是的，runs变量配置抽取多少个样本，所以这是你在这段代码中配置样本大小的方式。如果您查看 ?runif 帮助页面，第一个参数是要绘制的样本数，因此您的代码 runif(runs, ...) 从均匀分布中绘制 runs 个样本点。