在R中以不同比例模擬離散分布

Question

我是R新手，有這個問題。 如標題中所述，我已經分發了學生舉報的骰子數量分布。 在此任務中，將給他們分配6個面孔（從1-6開始）的骰子，並要求將其私下投擲。 數據如圖所示。

但是，我想知道是否可以使用此數據來模擬給他們分配10個面（從1-10）的骰子的情況？ 如何在R中實現這一目標？

Answer 1

如果要使用現有的六面芯片數據，請第二次嘗試。 我使用sn包將傾斜的正態分布擬合到您現有的數據，然后對其進行縮放以表示一個十面的模具，並使用round使其離散。

首先，我將模擬您的數據

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，只需將dat設置為現有數據。

現在使用sn軟件包對分布進行參數化。 （如果願意，可以嘗試適合其他發行版）

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)

現在縮放分布以代表一個十面骰子。

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

要模擬112個學生滾動一個10面骰子並將結果繪制成直方圖，請執行以下操作：

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