как хранить 100 значений для экспоненциального распределения

Question

Гермиона и Рон выиграли призы со случайными значениями. Приз Гермионы составит £ X, а приз Рона £ Y, где X и Y - независимые экспоненциальные случайные величины, каждая из которых имеет ожидаемое значение 1000. Напишите R команд для имитации одной пары значений (X, Y) и вычислите R = X / Y. , Создайте al oop, чтобы выполнить вышеуказанные команды 100 раз. Сохраните 100 значений X в векторе Xsample, 100 значений Y в векторе Ysample и сохраните крысу ios, R в векторе Rsample. Нарисуйте гистограммы данных в Xsample, Ysample и Rsample.

Я знаю, что показатель равен 0,001. во-первых, x и y будут 'rexp (0.001) ". а также для того, чтобы для l oop для хранения 100 значений x было бы

for(i in 1:100)
{
i=rexp(0.001)
}

Однако, как я могу использовать 100 значений для построения гистограммы. Я очень запутался в том, что вопрос хочет от меня, если честно, не могли бы вы объяснить?

Answer 1

Вот один из способов получения 100 значений, используя rexp и for-l oop. Мы можем создать пустой вектор и сохранить результат в векторе на основе индексации.

# Set seed for reproducibility
set.seed(1234)

# Create an empty vector
result <- numeric()

# Use for loop to create values and save the results
for(i in 1:100){
  result[[i]] <- rexp(n = 1, rate = 0.001)
}

# See the first six elements in the result
head(result)
# [1] 2501.758605  246.758883    6.581957 1742.746090  387.182584   89.949671

# Plot the histogram
hist(result)

Вот еще один способ создания 100 значений и используйте для -l oop. Мы можем использовать c для многократного объединения результата с вектором. Тем не менее, обратите внимание, что этот метод медленнее, чем предыдущий, и поэтому предыдущий является предпочтительным способом использования -l oop для сохранения значений.

# Set seed for reproducibility
set.seed(1234)

# Create an empty vector
result2 <- numeric()

# Use for loop to create values and save the results
for(i in 1:100){
  x <- rexp(n = 1, rate = 0.001)
  result2 <- c(result, x)
}

# See the first six elements in the result2
head(result2)
# [1] 2501.758605  246.758883    6.581957 1742.746090  387.182584   89.949671

Наконец, важно отметить, что функция rexp имеет аргумент n, позволяющий нам напрямую генерировать 100 значений без использования for-l oop.

# Set seed for reproducibility
set.seed(1234)

# Generate 100 values
result3 <- rexp(n = 100, rate = 0.001)

# See the first six elements in the result3
head(result3)
# [1]  905.2344  932.1655 2296.7747   15.3926  264.8849  933.5238