- こんなソースがある
- はじめに、ある処理を書いて、それを指定回数の繰り返し処理にしたことが読み取れる
- また、指定回数の繰り返し関数に持ち上げるにあたって「繰り返し回数」のみを引数化していることが読み取れる
- はじめに作った処理のうち、何が、条件か(何が変更可能か)という目で見て、それを全部、引数化するとすると、次のようになるだろうか
library(MCMCpack)
guriko<- function(n,trials=1000,q=rep(1/3,3),step.matrix=rbind(c(0,3,-6),c(-3,0,6),c(6,-6,0)),battle.num.record=FALSE){ #n回シミュレーションする
#trials<- 1000 #1000回グリコする
#p<- rdirichlet(1,c(1,1,1)) #グー、チョキ、パーの順
#q<- c(rep(1/3,3)) #とりあえず1/3の等確率
#pq<- t(p) %*% q #pとqが出すグー、チョキ、パーの掛け合わせ確率
#step.matrix<- rbind(c(0,3,-6), #1回のじゃんけんでの相手からみた自分の変位
# c(-3,0,6),
# c(6,-6,0))
#battle.num<- matrix(rep(0,4*n),nc=4) #相手の手の確率を表記しない
if(battle.num.record){
battle.num<- matrix(rep(0,7*n),nc=7) #相手の手の確率を表記する
}else{
battle.num<- matrix(rep(0,4*n),nc=4) #相手の手の確率を表記しない
}
for(j in 1:n){
battle<- c(rep(0,trials)) #勝数カウントベクトル
p<- rdirichlet(1,c(1,1,1)) #グー、チョキ、パーの順
#q<- rdirichlet(1,c(1,1,1)) #グー、チョキ、パーの順
#q<- c(rep(1/3,3)) #とりあえず1/3の等確率
pq<- (t(p)) %*% q #pとqが出すグー、チョキ、パーの掛け合わせ確率
for(k in 1:trials){
if(sum(sample(c(step.matrix),size=100,prob=c(pq),replace=T))>=0){ #変位が0以上なら勝ち
battle[k]<- 1 #勝数増やす
}
}
win.prob<- sum(battle)/trials #勝率
#battle.num[j,]<- c(p,win.prob) #相手の手の確率を表記しない
if(battle.num.record){
battle.num[j,]<- c(p,q,win.prob) #相手の手の確率を表記する
}else{
battle.num[j,]<- c(p,win.prob) #相手の手の確率を表記しない
}
}
return(battle.num)
}
