R：用蒙特卡罗计算 pi 近似的近似误差

如何解决R：用蒙特卡罗计算 pi 近似的近似误差

我不熟悉计算机模拟和 R 编程作为一个新模块我必须在大学学习 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,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“runs”是否被视为练习中的样本量？预先感谢您的帮助

解决方法

是的，runs 变量配置了抽取的样本数量，因此这是您在此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 runif(runs,...) 从均匀分布中绘制 runs 个样本点。