确定在 R 中掷骰子两次的所有结果的概率

Question

R 新手。我加载了一个标准的 6 面骰子，因此“4”的可能性是任何其他面的两倍，所以我的随机变量看起来像：

X1 = {[1, 1/7], [2, 1/7], [3, 1/7], [4, 2/7], [5, 1/7], [6, 1 /7]}

我想找到一个随机变量 (X2) 的整个概率密度函数，它对两次滚动 (X1+X1) 的结果求和，所以输出将是 X2 = {[2, 1/49], [ 3, 1/49], ... , [12, 1/49]}。输出可以是数据框、表格或您认为最合适的任何内容。

我尝试了以下方法：

dice <- c(1,2,3,4,5,6)
probs <- c(1/7, 1/7, 1/7, 2/7, 1/7, 1/7) 
c <- expand.grid(probs, probs)
d <- c[,1]*c[,2]
table(d)

但是，这显然不会将结果概率与其各自的结果联系起来。我该怎么做呢？

Answer 1

在您已经完成的工作的基础上，一种方法是：

dice <- 1:6
probs <- c(1/7, 1/7, 1/7, 2/7, 1/7, 1/7) 

df <- data.frame(
    val = apply(expand.grid(dice, dice), 1, sum),
    prob = apply(expand.grid(probs, probs), 1, prod)
)
# solution 1: using split()/lapply()
tmp <- split(df$prob, df$val) # check this out!
res <- lapply(tmp, sum)
## solution 3: using aggregate()
res <- aggregate(prob~val, df, sum)