R学习之统计实验（九）--和的偶数概率问题（R语言编程）-----数模

问题

从0-9中随机不放回选4个数，求组成偶数的概率．分别作理论和模拟分析．

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直接R模拟（大数定律）

eventest<-function(n){
  m<-0
  for(i in 1:n){
    x<-sample(x = 0:9,size = 4,replace = F)
    if(sum(x)%%2==0){m=m+1}
  }
  rt<-c('组成偶数概率'=m/n);rt
}
eventest(10000)

算术运算符罗列

• 加法(+)， 相加两个向量。 示例代码：

  v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v+t);
  执行上面示例代码，得到以下结果 -

  [1] 10.0 8.5 10.0

• 减法(-)， 将一个向量减去另一个向量。 示例代码：

  v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v-t);

  执行上面示例代码，得到以下结果 -

  [1] -6.0 2.5 2.0

• 乘法(*)， 将两向量相乘。 示例代码：

v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v*t); 

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[1] 16.0 16.5 24.0 

• 除法(/)， 将第一个向量除以第二个向量。 示例代码：

 v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v/t);

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  [1] 0.250000 1.833333 1.500000 

• 求余(%%)， 将第一个向量除以第二个向量得到余数。 示例代码：

 v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v%%t); 

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[1] 2.0 2.5 2.0 

• 求模数(%/%)， 将第一个向量除以第二个向量得到模数。 示例代码：

v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v%/%t); 

执行上面示例代码，得到以下结果 -

  [1] 0 1 1 

• 求指数幂(^)， 将第一个向量除以第二个向量得到幂值。 示例代码：

 v <- c( 2,5.5,6); t <- c(8, 3, 4); print(v^t); 

执行上面示例代码，得到以下结果 -

[1]  256.000  166.375 1296.000

更多详见教程

运行结果

> eventest<-function(n){
+   m<-0
+   for(i in 1:n){
+     x<-sample(x = 0:9,size = 4,replace = F)
+     if(sum(x)%%2==0){m=m+1}
+   }
+   rt<-c('组成偶数概率'=m/n);rt
+ }
> eventest(10000)
组成偶数概率 
      0.5215 

DONE！！！