如何在R中模拟掷骰子计算出现4后接6的平均投掷次数

核心逻辑说明 #

R没有内置do until语法，但可以通过repeat + break的组合实现完全等效的终止式循环逻辑，模拟过程不需要预先生成大量随机数，也无需导出到Excel手动统计，代码运行后可直接输出平均投掷次数。

完整实现代码 #

首先定义单轮试验的模拟函数：

# 单轮试验：掷骰子直到出现4后接6，返回总投掷次数
simulate_one_trial <- function() {
  prev_roll <- NA
  count <- 0
  repeat {
    current_roll <- sample(1:6, size = 1, replace = TRUE) # 直接模拟掷1个6面骰子
    count <- count + 1
    # 判断是否满足终止条件：前一次是4，当前是6
    if (!is.na(prev_roll) && prev_roll == 4 && current_roll == 6) {
      break
    }
    prev_roll <- current_roll
  }
  return(count)
}

然后重复试验100次计算平均值：

# 重复100次试验
trial_results <- replicate(100, simulate_one_trial())
# 计算平均投掷次数
avg_count <- mean(trial_results)
print(avg_count)

代码说明 #

• 用sample(1:6,1)模拟掷骰子比floor(runif())更准确，不需要手动调整区间避免边界值误差
• repeat循环会持续运行直到遇到break语句，完全匹配你需要的“直到出现4后接6停止”的逻辑
• replicate函数自动批量执行指定次数的模拟，不需要手动定义上百个roll变量，也无需手动统计结果
• 如果需要调整模拟次数，直接修改replicate的第一个参数即可，比如要跑1000次模拟就改为replicate(1000, simulate_one_trial())

补充：该问题的理论期望投掷次数为36，模拟次数越多，计算出的平均值会越接近36。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stats_noob