まえがき

Rの勉強を始めたのでアウトプットとしてQiitaに投稿していきます。
初心者の域を出ておりませんのであしからず。

※R version 3.6.2 / RStudio Version 1.2.5033

サイコロシミュレーション

dice.r

dice_function <- function(n){
  dice <- as.integer(runif(n, 1, 7))
  dice.table <- table(dice)
  print(dice.table)
  print(prop.table(dice.table))
  hist(dice,
       breaks=c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6),
       probability=T,
       main="Histogram of 1-6",
       xlab="dice",
       col="gray")
}

メモ

runifで一様乱数を発生させるn回、1〜7までの値
as.integerで整数値にコンバートしている
関数内でprint文を仕込まないとデバッグできない
tableで度数を集計してくれる
prop.tableで相対度数にしてくれる
hist(plot系共通)にmain, xlab, ylabでラベルを付与できる
probability=Tで相対度数で描画できる
breaksで幅を指定できる/bins指定だといい感じにやってくれる？
c(a, b, c,・・・)はベクトル

コード修正版

※コメント頂きましたので追記します(2020.02.19)
上記コードは教訓として残します
実行結果は修正版に差し替えました

dice.r

dice_function2 <- function(n){
  dice <- sample(6, n, replace=TRUE)
  dice.table <- table(dice)
  print(dice.table)
  print(prop.table(dice.table))
  barplot(prop.table(dice.table),
          main="Barplot of 1-6",
          xlab="dice",
          ylab="probability",
          col="gray")
}

メモ

※コメント引用
- 乱数は，1〜6の整数値を取るので，sample() で求める
- 整数乱数なので，hist() ではなく barplot() で描画する

実行結果

※コード修正版に差し替えました

dice_function2(100)

dice
 1  2  3  4  5  6 
22 20 14  9 15 20 
dice
   1    2    3    4    5    6 
0.22 0.20 0.14 0.09 0.15 0.20

dice_function2(1000)

dice
  1   2   3   4   5   6 
177 169 155 159 162 178 
dice
    1     2     3     4     5     6 
0.177 0.169 0.155 0.159 0.162 0.178

dice_function2(10000)

dice
   1    2    3    4    5    6 
1703 1687 1594 1669 1649 1698 
dice
     1      2      3      4      5      6 
0.1703 0.1687 0.1594 0.1669 0.1649 0.1698

dice_function2(100000)

dice
    1     2     3     4     5     6 
16762 16645 16593 16580 16656 16764 
d
ice
      1       2       3       4       5       6 
0.16762 0.16645 0.16593 0.16580 0.16656 0.16764

Rでサイコロシミュレーションしてみた