如何在 R 中找到抛硬币时变化的次数？

为了在 R 中找到抛硬币时变化的次数，我们可以按照以下步骤操作：

首先，使用 rbinom 函数创建一个向量。
然后，使用 rle 函数查找变化的表格。
之后，在 rle 的输出中使用长度。

示例 1

创建向量

让我们创建一个如下所示的向量：

Open Compiler

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

输出

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：

 [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

查找变化的表格

使用 rle 函数查找向量 x1 中的变化：

Open Compiler

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

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输出

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 ...

查找变化的次数

使用 length 函数以及 rle 的输出查找向量 x1 中变化的总数：

Open Compiler

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

输出

[1] 260

示例 2

创建向量

让我们创建一个如下所示的向量：

Open Compiler

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

输出

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：

 [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

查找变化的表格

使用 rle 函数查找向量 x2 中的变化：

Open Compiler

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

输出

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 ...

查找变化的次数

使用 length 函数以及 rle 的输出查找向量 x2 中变化的总数：

Open Compiler

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

输出

[1] 152

示例 3

创建向量

让我们创建一个如下所示的向量：

Open Compiler

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

输出

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：

 [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

查找变化的表格

使用 rle 函数查找向量 x3 中的变化：

Open Compiler

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

输出

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 ...

查找变化的次数

使用 length 函数以及 rle 的输出查找向量 x3 中变化的总数：

Open Compiler

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

输出

[1] 79

示例 4

创建向量

让我们创建一个如下所示的向量：

Open Compiler

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

输出

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出将在您的系统上有所不同）：

 [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

查找变化的表格

使用 rle 函数查找向量 x4 中的变化：

Open Compiler

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

输出

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 ...

查找变化的次数

使用 length 函数以及 rle 的输出查找向量 x4 中变化的总数：

Open Compiler

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

输出

[1] 98

Nizamuddin Siddiqui

更新于： 2021-11-08

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如何在 R 中找到抛硬币时变化的次数？

示例 1

创建向量

输出

输出

输出

示例 2

创建向量

输出

输出

输出

示例 3

创建向量

输出

输出

输出

示例 4

创建向量

输出

输出

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