R中具有基函数的Monty Hall对策

是指使用R语言编写的一个模拟游戏，模拟了蒙提霍尔问题（Monty Hall problem）的解决策略。

蒙提霍尔问题是一个悖论，源自美国电视节目《Let's Make a Deal》中的一个游戏。游戏规则如下：参赛者面前有三扇门，其中一扇门后面有一辆汽车，另外两扇门后面是山羊。参赛者首先选择一扇门，然后主持人会打开另外两扇门中的一扇，露出其中一只山羊。此时，参赛者可以选择是否更换自己的选择。问题是，参赛者更换选择后，获得汽车的概率是否会增加？

基函数（base function）是指R语言中已经内置的函数，可以直接调用而无需额外安装或导入。在R中，可以使用基函数来模拟Monty Hall问题的解决策略。

具体的R代码实现如下：

# 定义基函数
monty_hall <- function(change_choice) {
  doors <- c("car", "goat", "goat")  # 三扇门后面的奖品
  choices <- sample(1:3, 1)  # 参赛者的选择
  host_choice <- sample(setdiff(1:3, choices), 1)  # 主持人打开的门
  if (change_choice) {
    choices <- setdiff(1:3, c(choices, host_choice))  # 更换选择
  }
  return(doors[choices])
}

# 进行模拟实验
num_simulations <- 10000  # 模拟实验的次数
change_choice <- TRUE  # 是否更换选择
results <- replicate(num_simulations, monty_hall(change_choice))

# 统计结果
car_count <- sum(results == "car")  # 获得汽车的次数
winning_probability <- car_count / num_simulations  # 获胜的概率

# 输出结果
cat("在", num_simulations, "次模拟实验中，更换选择后获胜的概率为", winning_probability, "\n")

这段代码使用了R语言的基函数来模拟Monty Hall问题的解决策略。通过进行大量的模拟实验，统计更换选择后获胜的概率。可以根据需要修改num_simulations和change_choice来调整模拟实验的次数和是否更换选择。

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