用R语言模拟扔3个骰子,扔出后3个骰子的相乘的值小于90的概率,至少模拟10万次求概率

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R语言小白，
dice<-function(){
    result<-1
    for(i in 1:3){
      result<-result*sample(1:6,1)
    if(result<90) return(TRUE)
  }
}
mean(replicate(10000, dice()))
大佬麻烦看一下这个为什么输出出来一直是1呢

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dice<-function(){
  result<-1
  for(i in 1:3){
    result<-result*sample(1:6,1)
   
  }
  if(result<90) return(1)
  else return(0)
}
n=10000
mean(replicate(10000, dice()))


最重要的是你的if语句要在三个相乘的result计算出来之后才能判断是否大于90
然后我加了n这个变量，这样更改次数方便一些

1. dice <- function(){
   
2.   result <- sample(1:6, 3, replace = TRUE)
   
3.   a <- result[1] * result[2] * result[3]
   
4.   ifelse( a < 90, 1, 0)
   
5.   }

复制代码

不用for 循环语句写的，运行效率好像比for的快一些。

上个月阅读了解密复兴科技 - 基于隐蔽马尔科夫模型的时序分析方法后，上周无意中发现篇文章一文搞懂HMM（隐马尔可夫模型），就兴致勃勃测试下该篇文章中的丢骰子（骰子1有4面，骰子2有6面，骰子3有8面）例子，结果... 电脑负荷不了192*192矩阵 x 10000次迭代，倘若三颗6面骰子有216的可能性，就不止3.6亿个转换率了～它日打算写书R语言玩转金融与体彩数据分析，包括彩票和赌场轮盘等游戏。

原文：求助：Error in solve.default(A) : system is computationally singular: reciprocal
代码：hmm.R

状态分析（马尔可夫链）也可以应用在彩票成绩预测。

1. mean(sapply(1:100000, function(i) prod(sample(1:6, 3, replace = TRUE)) < 90))

复制代码