如何正确调用生成100次掷骰子随机数的myRand函数？

首先，咱们来搞清楚错误的根源：你的myRand函数已经一次性生成了100个骰子点数（返回的是100×1的向量），但在simulate函数里，你却在循环中试图把这100个值赋值给单个元素throw_dice(i)，这就导致了元素数量不匹配的报错——毕竟一个位置放不下100个数据嘛！

而且你的simulate函数逻辑也绕远了：既然myRand已经帮你生成100次掷骰子的结果，根本不需要再写100次循环调用它。

修正后的simulate函数代码 #

function simulate()
    % 模拟掷骰子并计算偶数出现的概率点估计
    countEven = 0;
    % 直接调用myRand获取100个样本，无需循环
    throw_dice = myRand();
    
    % 统计偶数的数量：利用模运算判断是否为偶数，再求和
    even_mask = mod(throw_dice, 2) == 0;
    countEven = sum(even_mask);
    
    % 计算概率点估计量P
    P = countEven / length(throw_dice);
    fprintf('掷出偶数的概率点估计为：%.4f\n', P);
end

关键改动说明 #

• 去掉多余循环：直接调用一次myRand()就能得到100个掷骰子结果，避免重复生成数据和赋值错误。
• 高效统计偶数：用mod(throw_dice, 2) == 0生成逻辑掩码，再用sum()统计偶数的个数，比逐个判断更简洁高效。
• 添加概率计算：按照点估计的逻辑，用偶数出现的次数除以总次数得到估计值，并打印结果。

额外优化建议（可选） #

如果你希望myRand能灵活生成任意数量的样本，可以修改它为带参数的函数，比如：

function [result] = myRand(sample_size)
    % 生成指定大小的骰子点数样本
    X = [1 2 3 4 5 6];
    P = [1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6];
    % 如果没有传入参数，默认生成100个样本
    if nargin == 0
        sample_size = 100;
    end
    result = randsample(X, sample_size, true, P);
end

这样在simulate里可以根据需要调用myRand(100)或者其他数量，灵活性更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gisu