裏 RjpWiki

Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

ダメ出し:sample 関数の使い方

2012年08月14日 | ブログラミング

sample関数で順列を作り出してみる」で

# いびつなサイコロを1000回投げて,出る目の傾向を調べてみる.
x <- numeric(1000)
for (i in 1:1000){
 x[i] <- sample(x=1:6, size=1, replace=FALSE, prob=c(1,2,3,3,2,1))  # 3と4の目が出やすいサイコロ.
 }

これは,以下のように一行で書く(余分なことはしない。for など使うと遅くなる)

x <- sample(x=1:6, size=1000, replace=TRUE, prob=c(1,2,3,3,2,1))

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ダメ出し:離散変数の分布は barplot で描きますよ

2012年08月14日 | 統計学

sample関数で順列を作り出してみる」で,

> いびつなサイコロを1000回投げて,出る目の傾向を調べてみる
   :
> あれれ・・・,出た目1と2のバーの間に隙間がない・・・?

その前に,1の棒は1の目盛りの右にあり,2の棒は2の目盛りの左にあるというおかしな状況はどう思います?なぜそのような図になるのかはオンラインヘルプに書いてある(かな?)。

right    
logical; if TRUE, the histogram cells are right-closed (left open) intervals.

If right = TRUE (default), the histogram cells are intervals of the form (a, b], i.e., they include their right-hand endpoint, but not their left one, with the exception of the first cell when include.lowest is TRUE.

For right = FALSE, the intervals are of the form [a, b), and include.lowest means ‘include highest’

途中をすっ飛ばして結論を述べれば,hist は連続変数の分布図を描くためにあるのであって,離散変数は barplot で描くべきなのです,ということ。

barplot(table(x))

どうしても hist で描きたいというなら,

hist(x, breaks=1:7-0.5)

とすれば,見た目はもっともらしいものができるが...

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