在R中以不同比例模拟离散分布

Question

我是R新手，有这个问题。 如标题中所述，我已经分发了学生举报的骰子数量分布。 在此任务中，将给他们分配6个面孔（从1-6开始）的骰子，并要求将其私下投掷。 数据如图所示。

但是，我想知道是否可以使用此数据来模拟给他们分配10个面（从1-10）的骰子的情况？ 如何在R中实现这一目标？

Answer 1

如果要使用现有的六面芯片数据，请第二次尝试。 我使用sn包将倾斜的正态分布拟合到您现有的数据，然后对其进行缩放以表示一个十面的模具，并使用round使其离散。

首先，我将模拟您的数据

set.seed(9999)
n=112
a = rnorm( 42, 3, 1 )
b = rnorm( 70, 5, 0.5 )
dat = round(c( a, b))
dat[!(dat %in% 1:6)] = NA
dat=dat[complete.cases(dat)]

hist(dat,breaks = seq(0.5, 6.5,1), col = rgb(0,0,1,0.25))

如果需要，只需将dat设置为现有数据。

现在使用sn软件包对分布进行参数化。 （如果愿意，可以尝试适合其他发行版）

require(sn)
cp.est = sn.mple(y=dat,opt.method = "nlminb")$cp 
dp.est = cp2dp(cp.est,family="SN")

##example to sample from the distribution and compare to existing
sim = rsn(n, xi=dp.est[1], omega=dp.est[2], alpha=dp.est[3])
sim = round(sim)
sim[!(sim %in% 1:6)] = NA
hist(sim,breaks = seq(0.5, 6.5,1), col = rgb(1,0,0,0.25), add=T)

现在缩放分布以代表一个十面骰子。

sim = rsn(n, xi=dp.est[1], omega=dp.est[2], alpha=dp.est[3])/6*10
sim <- round(sim)
sim[!(sim %in% 1:10)] = NA
hist(sim,breaks = seq(0.5, 10.5,1), col = rgb(0,1,0,0.25))

Answer 2

要模拟112个学生滚动一个10面骰子并将结果绘制成直方图，请执行以下操作：

n=112
res = sample(1:10, size = n, replace = T)
hist(res)