R 模拟一个单面模具，其中数量最多的一面显示的频率是所有其他面显示频率的两倍

我需要做这个作业。我只是不知道它是怎么工作的。问题是

修改讲座中的函数roll（），使其模拟单个n面模具，其中数量最多的一面显示的频率是所有其他面显示频率的两倍。您可能会发现有用的函数有？、c（）、min（）、max（）、length（）、sort（）和rep（）

然后函数就开始了

roll <- function( num = 1:6, rolls = 1) {
  dice <- sample(num, size = rolls, replace = TRUE)
  return(dice)
}

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roll您是对的，
prob
-参数在这里很有用（即使您可以不使用）

以下是您必须完成的步骤：


找出
num
中哪个条目最大（不要假设它是最后一个）
您需要该条目的索引（“位置”）
计算每个条目（最大条目除外）的概率。示例：如果n=6，则每个prob为1/7，但最后一个prob为2/7
在正确的位置生成一个包含这些概率的向量。你已经知道最大的位置，所以你会把双倍的概率放在那个位置
将问题交给样本
（）
测试！运行多次以了解最大值是否真的是两倍
您可以在不使用
prob
参数的情况下，通过考虑哪种类型的合理加权（所有面概率相等）模具将给出您想要的结果来完成此操作

sample（1:6，1）
为您提供一个来自无偏六面模具的单个样本。在这个例子中，您似乎想要的是一个有两个6的七面骰子。那将是

样本（c（1:6,6），1）

这是1到5的相等变化，是6的两倍

> table(sample(c(1:6,6),7000,replace=TRUE))

   1    2    3    4    5    6 
 972 1018 1016  980 1018 1996 

我不清楚“最高数字出现的频率是所有其他方面的两倍”是否意味着“所有其他方面加在一起”。在这种情况下，您希望从10面模具中取样，1到5加5个六：

样本（c（1:5，rep（6,5）），1）

这是获得1比5或6的同等机会

> table(sample(c(1:5, rep(6,5)),10000,replace=TRUE))

   1    2    3    4    5    6 
1012  961  943 1018 1026 5040

推广到N并写出你的函数
 你看过函数
？min
，
？max
，
？length
，等等吗？甚至是
？sample
？是的，我确实检查过，但我很难理解。我做了几次，但每次都失败了
hist（样本（1:6，大小=100000，替换=TRUE，prob=c（rep（1，5），2）），xlab=“”，main=“”）
好的，谢谢你，我会尝试用这个来回答任务中的问题。如@NBATrends的提示所示，不要求
prob
参数中的值总和为1.0。你可以给它传递一个权重向量，得到相同的结果（因此
c（rep（1，5），2）
或
c（1，1，1，1，1，1，2）
在上面的注释中）好的，我想我得到了，但是我如何才能得到包含概率的向量呢？“对不起，我是初学者。”本杰明说得对。但请写一条注释，向下一个阅读您的代码的程序员解释这一点。@ernsthaf没问题。示例：
vect