关于数据挖掘:R语言马尔可夫链Markov-Chain-MC模拟赌徒破产模型Gamblers-Ruin-Problem可视化

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赌徒的破产问题是指玩家有获胜的概率 p 和失败的概率 q。例如,让咱们来看看一个技能游戏,玩家 X 能够通过靠近指标,以 0.6 的概率击败玩家 Y。游戏开始时,玩家 X 被调配到 5 分,玩家 Y 被调配到 10 分。每轮游戏后,玩家的积分要么缩小一个,要么减少一个,咱们能够确定玩家 X 将赢过玩家 Y 的概率。这类问题的利用范畴很广。

这实际上是一个相当简略的问题,能够用纸笔解决,并确定一个确切的概率。不须要太多细节,咱们能够通过 来确定破产的概率. 这个例子中后果是.

但这是一个绝对干燥的办法,编写一个 R 脚本会让所有变得更好。因而,这里是对同一问题的模仿,预计了同样的概率,而且还提供了对于这个游戏要玩多少次的散布的额定信息。

genin = function(n, xnt, y.t, x.p){x.rnd = rbinom(n, 1, p=x.p)

x.u.m = cumsum(x.n)+x.cnt



rusim = replicate(nres, ge.(n=1000, xcn=5, .nt=10, xp=.6))

hist

x.anniln = apply(ri.sim==15, 2, which.max)

plot(mansate)


 

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正文完
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