ダメ出し：sample 関数の使い方

「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))

ダメ出し：離散変数の分布は barplot で描きますよ

「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...