LLN <- function(m=300)
{
y<-mapply(function(n)mean(sample(c(0,1),n,replace = T)),c(1:m))
x<-seq(1:m)
plot(x,y,type = 'l')
abline(h=0.5 col=3)
}
LLN <- function(m=300)
{
y<-mapply(function(n)mean(sample(c(0,1),n,replace = T)),c(1:m))
x<-seq(1:m)
plot(x,y,type = 'l')
abline(h=0.5 col=3)
}
关注让阿豪来帮你解答,本回答参考chatgpt3.5编写提供,如果还有疑问可以评论或留言问题:请解释一下这段R代码的作用和功能。 回答:这段R代码定义了一个自定义函数LLN,用于演示大数定律(Law of Large Numbers)。大数定律是概率论中的一个基本定理,指的是随着试验次数的增加,样本均值趋向于收敛到总体均值的概率性结果。在这段代码中,函数LLN接受一个参数m,表示要模拟的样本次数。函数会进行m次模拟,从0和1中随机抽取样本计算均值,并绘制出每次模拟的均值随次数变化的折线图。 示例代码:
LLN <- function(m=300) {
y <- mapply(function(n) mean(sample(c(0,1), n, replace = T)), c(1:m))
x <- seq(1:m)
plot(x, y, type = 'l')
abline(h = 0.5, col = 3)
}
LLN(500)
以上代码会进行500次模拟,计算每次模拟的均值并绘制出折线图,同时在图中添加一条表示总体均值为0.5的参考线。通过观察折线图,可以看到随着模拟次数的增加,均值逐渐接近总体均值0.5,验证了大数定律的效果。