如果是可重复抽样(就是这个10个样本中的数字可以重复,也叫放回抽样)那么sample(1:50000,10,replace=T)
做个循环抽200次就好了。
第一个取名为dicedice<-function(N){ #建一个名字叫dice的方程
count<-0 #计数器:初始化为0
for(n in 1:N){ #运行N次
result<-1 #这个是色子点数的乘积,初始化为1
for(i in 1:3){#投三次
result<-result*sample(1:6,1)#sample(1:6,1)的意思是从1到6中随机选一个
}
if(result<90)#乘积小于90的话
count<-count+1 #就自增1
}
prob<-round(count/N,6) #概率保留6位小数
return(prob)#函数返回这个概率
}
编好了在控制台source一下你这个R文件,然后输入dice(100000)
>dice(100000)
[1] 0.84911
>dice(100000)
[1] 0.85275
我跑了2次
第二题都不用编函数了,直接算吧。平均寿命3000小时,那么指数分布的参数lambda就是1/3000,如果X~Exp(1/3000),题目求P(2000<X<3000)的值
R里有函数叫pexp(q,rate=r)是指数分布的分布函数P(X<q),其中 q是寿命,r是lambda
所以P(2000<X<3000)等于
>pexp(3000,rate=1/3000)- pexp(2000,rate=1/3000)
[1] 0.1455377
一种方式是把表格数据整理到Excel,并保存为csv格式,然后采用read.csv()函数读入R中,这样就是数据框data.frame格式了,至于图形,基本上你用Excel能做的图都能在R里面实现,比如就男女比例画一个饼图,就年龄、体重、身高就可以直接绘制以人名为横坐标的散点图或者折线图。