Estou escrevendo um código que calcula o lance de uma moeda jogada e a probabilidade dela acontecer em respostas de 1 para cara e 0 para coroa, num bloco do meu código fiquei com uma dúvida relacionada a vetorização. Abaixo passarei todo o código e irei destacar o que me traz a dúvida:
####Laboratorio 1 de R
###cara eh 1
###coroa eh 0
vetor_moedas <- NULL
vetor <- NULL
a <- NULL
moeda <- function(p){
if(runif(1) < p){
y <- 1
}else{
y <- 0
}
return(y)
}
####separando uma funcao da outra####
moedas <- function(numeros,probabilidade){
for (i in 1:numeros){
vetor[i] <- moeda(probabilidade)
}
return(vetor)
}
####separando uma funcao da outra####
proporcao <- function(moedas){
numeros_1 <- sum(vetor_moedas)
numeros_totais <- length(vetor_moedas)
proporcao_final <- numeros_1/numeros_totais
return(proporcao_final)
}
####separando uma funcao da outra####
simulacao <- function(proporcao, moedas){
###variando o "n" e o "p"
for (i in 1:500){
\\Aqui começa a minha, pois como fazer com que o vetor a1 aloque como data.frame todos os dados feitos pela função moedas, como fazer com que a2 também aloque um outro data.frame que aloque informações da função moedas e assim por diante...
n <- c(10, 20, 30, 40, 50)
p <- c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5)
a[i] <- data.frame(moedas(n[i],p[i]))
\\ As vezes ele só aloca o que é produzido em moedas(n[1],p[1]) em a1 e recicla o restante. Se alguém quiser testar fiquem a vontade para ajudar!
}
return(a)
}
##############################
##############################
###Probabilidade de ser cara ou 1 eh 0.5 - funcao moeda
###lancamento de 10 moedas - funcao moedas
###comeco das chamas
#########################################
prob <- 0.4
moeda(prob)
#########################################
n_1 <- 100
moedas(n_1, prob)
#########################################
vetor_moedas <- moedas(n_1, prob)
#########################################
proporcao(vetor_moedas)
#########################################
simulacao(proporcao,moedas)
###
###
##############################