隨機行走中的R

根據要求，僞代碼（我在這裏我不是一個編碼器，所以也不好僞代碼），但是，隨機行走中的R

選擇隨機在1x1的方協調。
for（i in 1：iterations）
檢查1x1平方內是否有座標。
如果它在以前的座標值重複的方塊外。
檢查座標是否落入以1x1平方刻出的圓中。
如果是，內部櫃檯+1。
如果不是，則向外部櫃檯+1。
在任何方向增加epsilon的值，然後重複。

最後，pi_est <- (inside/(inside + outside))*4

2016-10-24 jchaykow

添加一個算法的僞代碼可能會使這個更清晰（並澄清它不是主要的R問題） –

在廣場上隨機遊走是否會給你一個合適的估計取決於你是否構建了一個散步從長遠來看，每個點都有相同的時間比例。這又取決於你如何處理廣場的邊界。你應該描述你是如何明確地做到這一點的，而不是通過代碼的媒介（在解決問題時是否表達了你的意思，或者你的意思是不正確）。 ... ctd –

ctd ...此外，您可以通過在R中給出算法來減少您的觀衆。*最好用文字*儘可能清楚地解釋它。一旦你確定你有一個有效的算法*然後*擔心實現。請參閱我們的[主題幫助]（http://stats.stackexchange.com/help/on-topic）關於編程的內容，並注意強調問題的統計方面而不是編碼方面。 –

正如我認爲可能是在註釋中的問題 - 你正在使用的隨機遊走方案，我相信你不會同樣經常光顧每平方...和會讓你的估計不準確（有偏見）。

我建議你設置了一個小網格（5x5的說），並運行它很長一段時間，那麼我建議積累了六種不同的細胞類型的結果：

（由於

C E M E C (Corner, Edge,  Midedge, 
E D O D E   Diagonal, Orthogonal, 
M O X O M      Xenter) 
E D O D E 
C E M E C

- 通過對稱性 - 這些類型中的任何差異都應該是純噪聲的）。然後（根據每種細胞的相應計數爲4,8,4,4,4,1的事實進行縮放），您應該能夠看到它們是否以正確的比例（16％，分別爲4-，8-或1-計數的32％和4％）。我相信你會發現邊界單元比中間更頻繁地訪問（相對於它們的公平比例）。

一個建議是「包裹」邊緣，使頂邊和底邊以及左邊和右邊交流。這避免了邊緣的「反彈」，而是使每個單元像每個其他單元一樣;通過對稱性，你應該得到每個細胞的相等概率。

來源

2016-10-24 04:43:12

隨機行走中的R

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