Jetzt sind wir mit der Mathe fertig. Wir haben ein Passon Distribution,
ein Approsson-Verteilung, die wir für eine Simulation nutzen können.
Vergessen Sie nicht, was es bedeutet.
Sir, ein Passon für Taiwan, die Wahrscheinlichkeit Pei.
Dass wir sein Ex-Ergeignisse, so Ex-Clike, 0,
1, 2, Glide, unsere Rage, Hochhex,
mal 1 Hochmenus,
unsere Rate,
durch Verkultheit
6. So, wir können sagen, in unserer Zeiteinheit,
wie häufig seien wir keiner Eon-Kanal öffnen.
Oder 1 oder 2 oder 3. Oder in meinen Fußballbeispielen.
Sagen wir, dass wir haben eine Rate von Lambda Glatt
2. So, das bedeutet 2 Tore pro Speel.
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ich keiner Tore seien.
Und das wäre ungefähr 12 bis 13 Prozent her.
Ja, so, pay für exclude null.
Oder ein bisschen mehr aus seinen Fetteln derzeit,
sei ich ein Tor oder 2 Tore.
Und es gibt ein Nicht-Null-Wahrscheinlichkeit. Das ist 5 Tore sein.
So, das wäre 3, 4 Prozent der Zeit.
Obwohl, Dirksschnitt seien wir 2 Tore pro Spear.
Es ist wohlmöglich. Das wäre ab und zu 6 Tore
sein zum Barspär. Jetzt ein Fußball-Simulation und zurück zur Programmierung
Unsere Simulation, Strategie. Ich werde zwei Zeugen zuerst,
wie würde ein Say-Programmerin dieser Simulation machen.
Ich habe eine Rata für die Tode von Mannschaft 1 und 2,
Samin Lamder 1 und Lambert 2. Ich habe in R
ein Funktion für zufälliger Zaun mit einem Porson-Fetthaber.
Und ich habe nicht bemerkt, dass ein Porson-Vertrauen besonders schön ist,
weil es gibt nur einen Premitor-Lander.
So ein bisschen erster gewöhnen direkt, wenn man in ein Statistik-Layerbook ein bisschen lest.
In ein Premitor, eine Verteilung mit nur einer Premitor. So,
mein Spiel Vera N1 ist die Zahl der Tore von Mannschaft 1 und N2,
die 2, die Zahl der Tore von Mannschaft 2.
Und wenn N1 größer als N2 ist, hat Team Mannschaft 1 gewonnen.
Und umgekehrt, wir Mannschaft 2, sonst harte,
sonst ist das Speer Unentschäde. Letzte Zahl her.
Und das könnte ich mehrmals wiederholen für ein tausend Spieler,
um Wahrscheinlichkeiten oder um Ergebnisse zu simulieren.
Wie würde dieser Zeilen in R
auch sein
So, das ist keine schöne Version. Wir haben eine
bessere Version in einem Paar Sekunde. Wir haben eine Funktion,
soll geil, bekommt von einer Funktion mit zwei Primates,
die durchschnittlicher Landes, soll muh, normale Abkürzung für ein Dirksschnittswerk,
soll von Mannschaft 1 und 2. R-Poss, das Heer,
ist ein eingebärter R-Funktion.
Es gibt zwei Argumente, die erste Argument,
Argument ist die Zahl der zufällige Zahlen, wir bauen.
Die zweite Argument ist unsere Durchschnittsbrage. So,
Tame 1, willkommen time zufällige Zahl von einem Porson,
Verteilung, ein Wert mit diesem Dirksschnittswert.
Tame 2 bekommt ein einlicher zufälliger Zahl mit Ehrer Durchschnittswert Müll 2.
Und dann ist das Ergebnis für Themen 1 größer als Vitain 2,
sparken wir ein 1, Feotain 2 sparen wir ein 2
und für Unentschieden sparen wir ein null und gaben wir.
Dieser Ergebnis zurück. So, das wäre ein Sperr.
Und um ein Spiel laufen zu lassen oder mehrmals laufen zu lassen,
bauen wir diese Funktion in einer Schleife
Wir fangen mit einer Lehre Vektor von Herrn Geibeneser her.
Das ist diese Funktion Abbrüff, sei Clonnons,
das ist ein leerer Vektor.
Wir haben eine Schläufer in Games Long, über unsere Funktion her.
Und so ein Gain war unsere Funktion von Dein voriger Folien.
Und sie, von so Concatoneren,
unserer voriger Rosult mit einem neuen Resort,
verlängert,
dieser Ergebnis Vektor mit einer Einheit
Gypensurf von Gypens. Jetzt ein bisschen typischer R-Syntax.
Result ist eine lange Vektor, vielleicht mit 100.000 Elementen.
Result ist ein langer Vektor, mit entweder null on enshady.
Eins will man schärft eins, Protot 2 für Mannschaft
2. Soll wir zahlen, die Einträge in Result in
deinen,
ein eins gespeichert ist
So, wir nutzen diese selektive R-Syntax. Er von Vector
. So, Result in deinen Result-Core 1 ist die,
ist da ein Vektor mit die Einträger in deinem Result-Core 1.
So, wir können noch einfach die länger her vom
Jesu Vector abrüufen. Und weil eins ist ein Integer mit
der Zahl der Speler in deinen Mannschaft 1
gewonnen hat
Eigentlich für Mannschaft 2. Wir nutzen dieses Syntax,
wir haben 9-2 gespeichert, in diese Vektor,
wenn TR-Mannschaft 2 gewonnen hat.
So, die länger von dieser ausweilerischer Indexierung,
die länger von dieser implizierten Vektor,
ist die Zahl der Spähler in deinen Mannschaft 2 gewonnen hat.
Und die Unentschieden ist einfach die Zahl der Spähler, Minus,
die Summe von gewonnenen Spähler von Mannschaft 1 oder Mannschaft 2.
Und wir können einfach die Ergebnisse ausdrücken lassen mit einem Cat the Fire.
Ja, Cat ist ein bisschen wegen Printeff inside. So,
Tame 1 hat Säufel gewonnen und das ist dieser Brutal oder Prozentteil.
Von einem 100.000 Spieler mit Wärter von 1 und 1,3 für Müh,
so realistische Währer, Theme 1 hat ein bisschen mehrere seinen Fehler gewonnen,
Mannschaft 2 hat 43 Prozent gewonnen und wir hatten mehr als ein Fehler der Spieler unentschieden.
Klingt intuitiv mehr aus plausebel. Dieser Implementierung wäre ein Sai-Einlicher
oder ein Cyble-Serie-Methoder. Es down of miner regnet seinen
neuen Hauptsekunden. Wir können etwas viel besser in Erog schreiben
Die Spieler sind voneinander unanhängig. So, nutzen wir Vektoren in R.
Und wir können einen 100.000 Spieler sehr schnell spielen. So,
wir haben unsere Durchschnittswerte durchschnittlich, hat Mannschaft eins,
ein Tor pro Spell und Mannschaft zwei, ein ein Drittel.
Und wir sperren 900.000 Mal. Jetzt die jetzt
die schnelle,
typischer R-Zahlen
Machen wir ein Vektor, die, oder der Themen 1 heißt.
In diesem Vektor, speichern wir von einem Porson-Fettheilern,
N-Guines, ein 100.000 unterschiedlicher Erstgewählter-Einträger, mit dieser passenden Mühwert.
So, er quals, diese Funktion,
nutzen wir nicht für Einsperr, aber black-zeichig,
für ein 100.000 später
Eins ist ein Vektor mit einem 100.000 Einträger.
In jedem Sperr, wie viele Tore hatte ich?
Eigentlich für Mannschaft 2. Ein Vektor ist ein 100.000 Einträger von
einem Prosson-Verteilung mit einem Dirkschnittswert von 1,3. Diese Themen 2.
Von Owen. Das ist schon eine starke Verbesserung,
aber wir können etwas sogar schlauer machen.
Taymines und 10 2 sind unsere Vektoren mit den Zaun
der Tore
Dieser vergrach her, Themen 1 größer als Tame 2,
ist ein Vektor, ein logischer Vektor,
mit ein 100.000 Einträger, so implizit dequoriert.
In deinen Themen 1 größer aus Tame 2 ist. So,
2-1 ist ein logischer Vektor,
soll wahr oder falsch für die Spieler in deinem Theme 1 gewonnen hat,
weil 2 ist ein logischer Vektor von deinen Spielen in deine Mannschaft 2 gewonnen hat.
Und unentschieden, er ist einfach die Zahl der Spiele,
Minus, Spieler in deinen Mannschaft, Angst, Odomannschaft,
Mannschaft 2 gewonnen hat.
So, wir nutzen, wir nutzen die Eingebaut,
Eingebärscher, Funktion, um viele zufälliger Zahlen sehr schnell herzustellen.
Und wir nutzen Vektorverborger, um sehr schnell zu sein,
wie häufig eine Mannschaft gewonnen hat.
Und es gibt noch etwas ein bisschen zum Tee.
Taymans, Größe aus Tain 2, ist ein Vektor.
Mit logischer Eintiger. Sum, summiert die Einträger und zum
betrocknet ein wahr True als ein Eins. So,
wir nutzen einen Summ-Funktion, um sehr schnell die Zahl der Einträger,
die wahre sind, zu zahlen.
Jetzt sind wir in Folgeversion, derart in Mädels,
Science Sekunden, auf meinem Rechner.
Diese Version der Orche, ein bisschen mehr als ein Scientle von einer Sekunde.
Noch ein bisschen elf, wir wollen die Ergebnisse plotten oder ausplagen
Jetzt habe ich high zwei Histogrammer über ein andere.
Und das werde ich in zwei Follien verbessern.
Aber ich habe eine Fettheilung der Toren für beide Mannschaften.
So, zum Beispiel dieser orange Heer ist für Tain
2. Ja, der besseren Mannschaft.
So, das ist Heer, Heer, Heer.
Umgekehrt für ein Santo der Spieler
Hot Time 2. Drei Toren. So etwas wäre diese Bauchen
her. Und her und her und her. So,
das ist für Tain 2. Aber es ist über Themen 1
Ergebnisse. So Themen 1 ist diese Buell, Buell,
her und her. So, das habe ich mit einer
Mischung von Farben und Sittbarer, Sittbarkeit gemalt.
Wie singt die Histagram Befire aus? Und wie versprochen,
ich habe eine bessere,
klare Version in
ein paar Sekunden
Am Anfang, ich darf diese Folien, habe ich
ein bisschen Text gebaut für die Educatelum, der Achsen.
Das habe ich in ein veriabler A, gespeichert.
Ich habe Farbe 1 und 2 definiert. Und ich habe
ein Ari mit Brex gemacht. Ich habe ein Hist, ein Hist-Befell benutzt.
So, das ist dein eingebärter Funktion-Hist. Für meinen Vektor,
Tame 1, mit der Zahl der Eptoren,
Breaks is dine right mit der, mit deinen Orte,
der, ähm, der Brexer 01, 2,
3, 4. Ähm, ist Plotter Wahrscheinlichkeiten erst nicht,
äh, nicht absurde Zahlen.
Es gibt keinen Hauptetikettierung her, Farbe, einer Etikettierung der
Exaxer her. Und der andere Argumente sind relativ klar.
Hist und Rüffer ist nochmals alt, aber mit Themen 2.
So, ich habe zwei Histagrams, auch füreinander.
Und das Geheimnis her ist, ich habe,
ich habe Add ist wahr, das bedeutet,
ich agiere dieser Histagram über mein erster Histagram.
Und dann habe erscheinen Legende,
das sind spriktröse Worte her und ein bisschen Text,
das ich habe, über, ja, ein bisschen Open gespart hat.
So, grundsätzlich muss man ein bisschen arbeiten um einen Plot vorzubereiten.
Und das ist schön assade. Und dann Anfang 2,
Histagram befibern. Ich kann eine bessere Version machen,
ich kann an Box und Whiskels Plot
dazu setzen oder hinzufügen
Und das würde, es soll erst sein. Vergessen Sie nicht,
die Ergebnisse, die Zahl der Toren sind in Arrise,
die Tame 1 und Themen 2 heißen.
So, ich nutze noch einen Befehl für Rollen,
Boxplot, das Sir Assade.
Und ein Boxplot ist noch einer, eingebärscher Funktion in Air.
Mein Ergebnisse sind in einen Darge Frime,
das habe ich
nicht gezeigt
Aber, hier sind die, hier sind die Fettteilungen
der Zahl der Tore, der zwei Mannschaften.
So, es bedeutet, schauen wir oben zuerst,
mein Medienwert, und diese sind Default-Argumente, Simon Media,
Medianwert, ist ganz klar.
Ein Home-Kästchen, sorry, her oder her, sind die 25 Prozent.
Sie sind Quarthelen, heißen sie. 25 Prozent meiner Ergebnisse
sind her. So, 50 Prozent meiner Ergebnisse sind innerhalb dieser Rote Bereich.
So, 0, 2, 1 oder 2 Tore.
Und 50 Prozent der Zeit habe ich mehrere Tore her. Und dieser,
individuelle Punkte sind Aussenräder, so unter 100.000 später,
das bedeutet, ich habe einmal, vielleicht einmal,
vielleicht ein paar Mal, ich hatte Akt Tore.
So, ich sah ja sehr schnell die Verteilung der Tore
für Mannschaft 2 her. Mannschaft 1 seht identisch aus.
Diese Reihe. Und in dieser Darstellung ist das identisch,
weil ich habe deskalitisierte Daten, mein Medianwert ist identisch.
Hätte ich schon einen Dirkschnittswert, Herr Rerisch, geseint,
das an Medien in diese Verteilung ungefähr herlässt
Eine Actor-Verbesserung, um wirklich aller Ergebnisse klar darzustellen,
ist Isported die zwei Hystegramme her, nicht er voneinander,
aber ich kann mein zweiter Histagram flippen.
Und jetzt sage ich wirklich alles ganz klar. Soll ich sagen,
dass mit einem Boxen Whiskys Plot fast alle matten,
die Hälfte meiner Diktor ist in diesem Brag.
Für Mannschaft 1 habe ich häufig am häufigsten 0 oder 1 Toren.
Für Mannschaft 2 habe mein häufigst 0 oder 9 Toren,
für Mannschaft 2 habe mein häufigster Geseiner Ergebnis ist ein Tor,
aber es gibt ein signifikanter Zahl der Spieler in deinen Ichhaber
entweder 0 oder 2 Toren und dann alles möglich,
auch mit sehr kleiner Wahrscheinlichkeiten.
Und das Köln für dieses Beispiel ist schon in GitLab.
So, das können Sie herunterladen und um alles
zu sein und die kleiner Tricks für Etikettierungen
Das war es für dein Fußballsimulation, aber haben wir
diese Machine Rey, können wir andere Fragen stellen.
So, meiner Meinung nach ist, sollte man nicht auf
Fußball wetten. Meine Zahlen sind fast at, ja,
typische Zahlen der Dirkschnittszahlen für Fußballtouren sind ein oder zwei pro Spiel.
So, wechert man auf Fußball in dieser, mit dieser kleinen Zahlen,
erwartet man, dass die bessere Mannschaft ein bisschen häufiger gewinnt,
aber man kann nicht sicher sein.
Eine Verbesserung von Fußball wäre, statt für 90 Minuten zu sperren,
sollten sie für ein 180 Minuten sperren,
dann haben wir ein besseres Stickpulver aus dieser Verteilung gemacht.
Aber ragt ein 100-80 Minuten. Das können wir
ärztsimulieren. So, statt einer Einheit und ein Lamber
können wir sagen, wir machen die Spieler in maullänger.
So, Anist, entweder 1 oder für Englagd sein,
würde das bedeuten, die Fußballballspieler müssen für 900 Minuten spählen.
So, was wäre das, ein Fünfzehntstundiger Sperr?
Wir machen eine Simulation runter, jetzt mit vielleicht an 100.000 schwerer
für ein gegeibener Zeit. So, das ist ein Funktion,
das nutzt unsere Idealen von vorher. So,
Tay 9 und Mannschaft 2 von einem Passonnenverteilung für ein 100.000 Spählen,
wird zaun, wie häufig Mannschaft 1,
Sorte 2 gewinnt und so weiter.
Und wir gelben die Ergebnisse zurück
Machen wir das ein bisschen mehr kompett oder komprimiert.
Die Frage ist, Mannschaft 2 ist die bessere Mannschaft,
wie häufig, oder vokerbrutal der Spieler, haben sie gewonnen.
So, schreiben wir einer runter, ist da eine Funktion mit
deinen Durchschnittswerter für Mannschaft 1 und 2 und dann zahlt der Speele.
Es ist wirklich sehr kompakt. 10-9 von einem Passonverteilung
, ein Like Fure Tame 2. Und wir geben zurück einfach
die Zahl der Speerer in deinen Mannschaft 2 gewonnen hat.
Dass diese runter können wir mehrmals machen. So,
wir nutzen ein eingebärter Funktion, um ein Reihenfolge zu machen. Das heißt,
Sequenz, noch ein eingebauter R-Funktion von 1 bis 100 mit
einer Schrittgröße von 1. Son Molt ist deine Reihe 1,
2, 3, 4, 5 und so weiter.
Wins, Gewinner, gewonnene Speerer, ist ein leerer Vektor.
Und dann nutzen wir eine Schläufer mit R für die Brut, für die,
für die Zahl der Speerer in deinen Mannschaft zwar gewonnen hat.
So, wir rufen diese Funktion, one round.
Für unterschiedliche Wärter von N, von W, wie WLAN unseres Spiel ist.
Und Wins bekommt die Brutal der gewonnenen, gewonnenen Speeron.
Ist das klar? Das können sie vielleicht,
sie können vielleicht perlsen und Deezer Folien nochmal leisen.
Plotten wir die Ergebnisse aus
Hier habe ich die Zahl der Toren von Mannschaft 2.
Und wie häufig hat Mannschaft 2 gewonnen?
Soll Songar, wenn Mannschaft 2 sein Ton gemacht hat,
haben sie nur zwei Drittel derzeit gewonnen.
Und bei einer Zahl von 60 Toren für Mannschaft 2
haben sie endlich 90 Prozent der Späle gewonnen.
Ja, so 60 Toren, um 90 Prozent Wahrscheinlichkeit gewinnen zu haben.
So, das bedeutet, um dass wir Fußbauergeignisse,
Ergebnisse vertrauen können, brauchen wir Spieler, die ein Potenzordnung länger sind.
So, eine Mannschaft 2 für kürzere Spieler hier gewinnt nicht mehr
aus 50 Prozent der Zeit. So, die Folgen sind
ganz klar. Fußballspieler sorgen nicht für 90 Minuten spielen,
aber vielleicht für 600 oder 900 Minuten spielen.
Und sie sind reichlich bezahlt. So,
das ist keiner,
keiner unberechtfertigter Erstforderung
Gott, was haben wir gesein? Das reicht für Fußball-Simulationen
, war meiner Skripte ehrlich. Ja,
ich habe nicht Ourcode gezeigt, es gab ein paar Zahlen,
um die Pots auf eine Seite richtig zu pozzehren und
Servator und zufälliger random Sates zu bestimmen und Servator.
Aber ich würde behaupten, dass Fußballergebnisse sind fast bedeutungslos.
Und es war dann ein gutes Beispiel von Air-Programmierung,
die Pots mit Instagrams Air Fernanda sind Good und Klar.
So, er ist stark, aber vielleicht ein bisschen hässlich.
Aber es ist sehr kompakt für passende Anwendungen.
Mein einfacher, aber effizientes Simulation war ungefähr Science-Sairon.
Und die Graphics-Plots sind ein Fuck, aber das Syntax ist nicht Surshan.
Und wenn möglich, sauten Seemer, Birnen, Funktionen nutzen.
Sie sind Good Debunt und sehr schnell. Und wenn möglich,
saute man mit Vektoren und nicht Skaladen
Man könnte etwas ein bisschen ernsthafter schreiben, eine Actes Statistiker
hätte ein Technik, das heißt ein Proson Race benutzt.
Egal, das brauchen wir nicht.
Und es ist klar, diese Vorleisungen sind zu kurz.
Hätte ich schon ein bisschen mehr Zeit,
könnte ich mehr erklären und
ein mehr schrischer erklären
Es gibt ein interessanter Feeting-Accessize in der Übung und ich habe
ein paar Würde dazu, die Adiphone, Augemaner,
nicht linearer Feeting, so ein wirkürlich ausgewählter Funktion.
Und ich arbeite mit deinem Befehlssaal,
ich arbeite in meinen Lieblings-Editor-Amax, aber ich würde zugeben,
dass jüngeren Leute nutzen Arkmander oder er Studier, relativ häufig,
oder vielleicht Jeeper the Nightbooks, und Soga Eclipse.
Und viele Leute würden sogar ein schönerer Graphics-Bibliothek nutzen.
Aber in diesen Anwendungen bringt es nicht wer.
Es soll Fehlen, Leute nutzen, als normaler Reigo-mäßiger Verfahren,
GG Plot 2 oder Latus Graphics