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r - R：用蒙特卡罗计算 pi 近似的近似误差

问题描述

我是计算机模拟和 R 编程的新手，这是我必须在大学学习的一个新模块 我在理解练习中提出的问题时遇到了一些问题

我正在尝试的代码：

runs <- 100000
#runif samples from a uniform distribution
xs <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
ys <- runif(runs,min=-0.5,max=0.5)
in.circle <- xs^2 + ys^2 <= 0.5^2
mc.pi <- (sum(in.circle)/runs)*4
# absdif <- abs(mc.pi - 3.14159265)
# print(absdif)
plot(xs,ys,pch=".",col=ifelse(in.circle,"blue","red"),xlab='',ylab='',asp=1, main=paste("MC Approximation of Pi =",mc.pi))

变量“运行”是否被视为练习中的样本量？在此先感谢您的帮助

标签： rmontecarlopisample-size

解决方案

是的，runs变量配置了抽取的样本数量，所以这是你在这段代码中配置样本大小的方式。如果您查看?runif帮助页面，第一个参数是要绘制的样本数，因此您的代码从均匀分布中runif(runs, ...)绘制样本点。runs

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