「データの見えざる手」のU分布を、Rでシミュレート（改）
↓以前、こちらの記事を書いたのですが、 「データの見えざる手」のU分布を、Rでシミュレート よくよく見てみると、書籍と軸の取り方が違ったりして、つっこみどころ満載だったので、悔い改めて、ちゃんとやることにしました。 書籍では、横軸がマスに入っている個数、縦軸が累積確率になっていました。 あと、初期値もちゃんとランダムで設定するようにしました。 それと、対数プロットする際に、軸の目盛ラベルの付けやすさから、ggplotを使ってみました。 library(ggplot2) library(scales) n <- 72000 # 点の個数 m <- 900 # マスの個数 masu <- numeric(m) # 空のマスを用意 # 点をランダムにマスに配置 indices <- sample(1:900, 72000, replace=T) for(i in indices){ masu[i] <- masu[i] + 1 } for( i in 1:100000000 ) { s <- sample(1:m, 2) # ランダムに2つのマスを選ぶ if( masu[s[1]] != 0 ) { # 無い袖は振れないケースへの対処 masu[s[1]] <- masu[s[1]] - 1 # 1つ目のマスから取って、 masu[s[2]] <- masu[s[2]] + 1 # 2つ目のマスへ入れる } } tbl <- table(masu) # 個数を集計 df <- data.frame(tbl) # データフレームにする # 列名を分かりやすくする colnames(df) <- c("num_of_dots", "freq") # 点の数が因子型なので、整数型に変えておく df$num_of_dots <- as.integer(df$num_of_dots) # 累積確率を計算 df$cum_prob <- rev(cumsum(rev(df$f...
