R - 處理隨機子樣本中的零

我遇到了一個小問題，模擬了擲骰子。基本上這樣做是爲了熟悉循環及其輸出。意向是模擬兩個骰子的擲如下：發生R - 處理隨機子樣本中的零

R = 100 
d6 = c(1:6) 
d = 60 
DICE = NULL 
for (i in 1:R) 
{ 
i <- as.factor((sample(d6, size=d, replace = T)) + (sample(d6, size=d, replace = T))) 
j <- summary(i) 
DICE = rbind(DICE, j) 
} 
head(DICE) 
HIS = colMeans(DICE) 
boxplot(DICE) 
title(main= "Result 2d6", ylab= "Throws", xlab="") 
relHIS = (HIS/sum(HIS))*100 
relHIS

問題如果結果在一個cathegorie爲0（結果未發生在樣品中）。如果這種情況在第一個子樣本中隨機發生，則會丟失一個或多個類別（數字2-12）。這會在以下子樣本中導致問題（「結果列的數量不是向量長度的倍數（arg 2）」）。我確定有一個非常簡單的解決方案，通過事先定義一切...

感謝您的幫助！

來源

2017-01-16 Leon Dlugosch

省略as.factor()在第七排

來源

2017-01-16 13:12:45 R18

你甚至看過會產生的結果嗎？ – Roland

整數，數字介於2和12之間。然後，在做boxplot時，它們應該被認爲是「因素」。 – R18

看看'summary'爲數字輸入產生了什麼。 – Roland

這裏有一些修正：

R = 100 
d6 = c(1:6) 
d = 60 
DICE = matrix(nrow = R, ncol = 11) #pre-allocate 
colnames(DICE) <- 2:12 

for (i in 1:R) 
{ 
    sim <- ordered((sample(d6, size=d, replace = T)) + (sample(d6, size=d, replace = T)), 
       levels = 2:12) #define the factor levels 
    sumsim <- table(sim) 
    DICE[i,] <- sumsim #sub-assign 
} 
head(DICE) 
HIS = colMeans(DICE) 
boxplot(DICE) 
title(main= "Result 2d6", ylab= "Throws", xlab="") 

prop.table(HIS) * 100

總是預先分配的結果的數據結構。在循環中增長非常緩慢，你知道它需要多大。另外，不要對迭代變量和其他東西使用相同的符號。

來源

2017-01-16 13:17:28 Roland

R - 處理隨機子樣本中的零

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