토스 파트1 예제

끈 콩과 메스클룬을 촉촉하게 하기에 충분한 드레싱으로 던지세요. 공화당 전국위원회 의장 라인스 프리버스와 그의 민주당 상대인 데비 바세르만 슐츠도 마찬가지다. 위의 표에서 값을 얻는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다: 예제를 복제할 수 있도록(광산과 동일한 출력을 얻을 수 있도록) 임의 시드라고 하는 것을 지정해야 합니다. 이 작업은 함수 set.seed()로 수행됩니다. 시드를 설정하면 sample()와 같은 임의 생성기 함수 중 하나를 사용할 때마다 동일한 값을 얻게 됩니다. 동전던지기는 무작위 실험입니다: 머리나 꼬리를 얻습니다. R에서 동전던지기 작업을 시뮬레이션하는 한 가지 방법은 입력 벡터의 요소의 임의의 샘플을 유무에 관계없이 임의의 샘플을 그릴 수 있는 함수 sample()를 사용하면 됩니다. 예를 들어, 동전을 10 번 던지기로 결정하고 4 개의 머리와 6 개의 꼬리를 얻으면 이 경우 머리 수는 4입니다. 완전히 섞은 다음 개별 샐러드 접시에 담아 냅니다. 참고 : 동전을 10 번 던지기 (이 예에서)는 “실험”입니다. “결과”는 당신이 얻을 머리의 수입니다.

이 실험에 대한 “분포”를 만들려면 실험을 반복해서 반복합니다. 즉, 동전을 10 번 던지고 헤드 수를 기록합니다. 그런 다음 다시 동전을 10 번 던지고 숫자 헤드를 기록합니다. 이 말을 1000번 반복하면 이 실험에 대해 1000개의 데이터 값이 표시됩니다. 그러나 이러한 데이터 값은 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10일 뿐입니다. 기본적으로 prob = NULL은 모든 요소가 그려질 확률이 동일하다는 것을 의미합니다. 동전던지기의 예에서 명령 샘플(동전)은 샘플(동전, prob = c(0.5, 0.5))과 동일합니다. 후자의 경우 우리는 명시적으로 머리의 50 % 확률, 꼬리의 50 % 확률을 지정 : 15 세기, 전이 의미에서 정의 된 의미에서 3a 이른바 “조합”이라고합니다.

조합 및 순열에 대한 자세한 내용은 이항식 수식을 사용하여 10 개의 동전 던지기를 주어 머리 수를 얻을 확률을 계산할 수 있습니다. 동전을 반복해서 던지기하고 매번 “머리”의 수를 계산할 수 있다고 가정해 보세요. 벡터 heads_freq를 사용하면 라인 플롯으로 (누적) 상대 주파수를 그래프로 표시 할 수 있습니다 :이 튜토리얼은 이항 분포, 수식 및 관련 이산 확률을 설명할 것입니다 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 또는 10 헤드를 얻을 수 있기 때문에 무작위입니다. 동전을 10 번 던지면 총 합계가 됩니다. 그러나, 당신이 얻을 것이다 얼마나 많은 예측할 수있는 방법은 없습니다 – 그것은 무작위입니다. 또한, 동전을 10번 던질 때마다 얻을 수 있는 머리의 수가 다를 수 있기 때문에, 동전을 10번 던질 때 X가 얻을 수 있는 머리의 수를 X로 할 수 있습니다. 동전을 10 번 던질 때마다 X 값이 달라지거나 변경되기 때문에 변수입니다. 이 장에서는 동전을 하나 이상 던지는 시뮬레이션을 하는 코드를 R에서 구현하는 방법을 배웁니다. 팬에 올리브 오일을 넣고 마늘과 칠리 플레이크에 넣습니다.

머리와 꼬리의 양면이 있는 표준 동전을 생각해 보십시오. 우리가 동전을 10 번 던지고 적어도 5 개의 머리를 얻을 확률은 무엇입니까? 던지기, 캐스트, 던지기, 던지기, 던지기, 피치, 슬링은 추진 운동이나 추진력에 의해 공간을 빠르게 통과하는 것을 의미합니다.