如何在 R 中找到拋硬幣時變化的次數？

為了在 R 中找到拋硬幣時變化的次數，我們可以按照以下步驟操作：

• 首先，使用 rbinom 函式建立一個向量。

• 然後，使用 rle 函式查詢變化的表格。

• 之後，在 rle 的輸出中使用長度。

示例 1

建立向量

讓我們建立一個如下所示的向量：

x1<-rbinom(500,1,0.5)
x1

輸出

執行上述指令碼後，將生成以下輸出（由於隨機化，此輸出將在您的系統上有所不同）：

 [1]  1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0
[38]  1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 1 0
[75]  0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1
[112] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1
[149] 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1
[186] 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1
[223] 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1
[260] 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1
[297] 1 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0
[334] 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1
[371] 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
[408] 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1
[445] 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0
[482] 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0

查詢變化的表格

使用 rle 函式查詢向量 x1 中的變化：

x1<-rbinom(500,1,0.5)
rle(x1)

輸出

Run Length Encoding
lengths: int [1:240] 2 3 2 1 1 1 1 3 4 2 ...
values : int [1:240] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ...

查詢變化的次數

使用 length 函式以及 rle 的輸出查詢向量 x1 中變化的總數：

x1<-rbinom(500,1,0.5)
length(rle(x1)$lengths)-1

輸出

[1] 260

示例 2

建立向量

讓我們建立一個如下所示的向量：

x2<-rbinom(500,1,0.2)
x2

輸出

執行上述指令碼後，將生成以下輸出（由於隨機化，此輸出將在您的系統上有所不同）：

 [1]  0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
[38]  0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0
[75]  1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0
[112] 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[149] 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
[186] 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
[223] 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0
[260] 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
[297] 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
[334] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
[371] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[408] 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
[445] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[482] 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0

查詢變化的表格

使用 rle 函式查詢向量 x2 中的變化：

x2<-rbinom(500,1,0.2)
rle(x2)

輸出

Run Length Encoding
lengths: int [1:163] 10 1 6 1 1 2 2 1 4 1 ...
values : int [1:163] 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...
Run Length Encoding
lengths: int [1:147] 1 7 1 17 1 5 1 3 1 4 ...
values : int [1:147] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ...
Run Length Encoding
lengths: int [1:171] 2 1 5 3 2 1 1 1 2 1 ...
values : int [1:171] 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...

查詢變化的次數

使用 length 函式以及 rle 的輸出查詢向量 x2 中變化的總數：

x2<-rbinom(500,1,0.2)
length(rle(x2)$lengths)-1

輸出

[1] 152

示例 3

建立向量

讓我們建立一個如下所示的向量：

x3<-rbinom(500,1,0.1)
x3

輸出

執行上述指令碼後，將生成以下輸出（由於隨機化，此輸出將在您的系統上有所不同）：

 [1]  0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0
[38]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[75]  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
[149] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0
[186] 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[223] 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
[260] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0
[297] 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
[334] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[371] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
[408] 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
[445] 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
[482] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

查詢變化的表格

使用 rle 函式查詢向量 x3 中的變化：

x3<-rbinom(500,1,0.1)
rle(x3)

輸出

Run Length Encoding
lengths: int [1:77] 6 1 16 1 8 1 42 1 14 1 ...
values : int [1:77] 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 ...

查詢變化的次數

使用 length 函式以及 rle 的輸出查詢向量 x3 中變化的總數：

x3<-rbinom(500,1,0.1)
length(rle(x3)$lengths)-1

輸出

[1] 79

示例 4

建立向量

讓我們建立一個如下所示的向量：

x4<-rbinom(500,1,0.9)
x4

輸出

執行上述指令碼後，將生成以下輸出（由於隨機化，此輸出將在您的系統上有所不同）：

 [1]  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1
[38]  1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[75]  0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1
[112] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[149] 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1
[186] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1
[223] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[260] 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[297] 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[334] 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 1
[371] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
[408] 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[445] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[482] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1

查詢變化的表格

使用 rle 函式查詢向量 x4 中的變化：

x4<-rbinom(500,1,0.9)
rle(x4)

輸出

Run Length Encoding
lengths: int [1:91] 14 2 43 1 14 1 5 1 13 1 ...
values : int [1:91] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 ...

查詢變化的次數

使用 length 函式以及 rle 的輸出查詢向量 x4 中變化的總數：

x4<-rbinom(500,1,0.9)
length(rle(x4)$lengths)-1

輸出

[1] 98

Nizamuddin Siddiqui

更新於： 2021-11-08

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