模拟单个n侧模具，其中具有最高编号的一侧显示的频率是所有其他侧面的两倍

Question

我需要做这个任务。 我只是不知道它是如何工作的。 问题是。

从演讲中修改函数roll（），模拟单个n面模具，其中具有最高编号的一侧显示的频率是所有其他边的两倍。 您可能会发现有用的函数是？，c（），min（），max（），length（），sort（）和rep（）。

功能就是这样。

roll <- function( num = 1:6, rolls = 1) {
  dice <- sample(num, size = rolls, replace = TRUE)
  return(dice)
}

我很确定我必须使用示例函数中的'prob'参数，但我不知道如何。

Answer 1

你可以在没有prob论证的情况下通过考虑什么样的公平加权（所有面孔同样可能）死亡来给出你想要的结果。

sample(1:6, 1)从无偏的六面模具中提供单个样品。 在这种情况下你似乎想要的东西相当于一个有六个六面的七面模具。 哪个会......

sample(c(1:6,6),1)

这是1到5的相等变化，是6的几率的两倍。

> table(sample(c(1:6,6),7000,replace=TRUE))

   1    2    3    4    5    6 
 972 1018 1016  980 1018 1996 

我不清楚“最高数字是否显示出所有其他方面的两倍”意味着“所有其他方面都放在一起”。 在这种情况下，您想从10面模具中采样1到5加5个六：

sample(c(1:5, rep(6,5)),1)

这是获得1比5或6的平等机会。

> table(sample(c(1:5, rep(6,5)),10000,replace=TRUE))

   1    2    3    4    5    6 
1012  961  943 1018 1026 5040

推广到N并编写您的函数。

Answer 2

你是对的， prob -Parameter在这里很有用（尽管你没有这个）。

以下是您必须完成的步骤：

• 找出num哪个条目最大（不要认为它是最后一个）
• 您需要该条目的索引（=“位置”）。
• 计算除最大条目之外的每个条目的概率。 示例：如果n = 6，那么每个概率为1/7，除了具有2/7的最后一个。
• 在正确的位置创建包含这些概率的向量。 你已经知道了最大的位置，所以你会把加倍的概率放在那个位置。
• 将概率提供给sample () 。
• 测试！ 多次运行以查明最大值是否真的大约。 经常翻倍。