Statistics with R--Introduction to data--week 3 Probability--Notes

 目的：用R模拟，验证每一次科比每一次投篮是不是独立事件

首先，拿到科比的133次投篮数据，数steak数（遇到miss就算一个）

calc_streak函数是用来数steak的，并根据结果画出直方图

 

但是，要想知道科比的投篮数据是不是每次独立的，需要与独立投篮比较，但我们无法知道哪个球员的投篮是不是每一次都是完全独立的，所以用R做模拟。

下面是一个抛硬币的例子

 将 hands 和 tails 两个结果赋值给 outcomes

sample函数的作用是：从outcomes里选出一个结果（heads or tails），size=1，拿一次（实验次数），replace=true， 拿出后放回。

如果要模拟实验，需要多次重复实验，那么改变size

并定义新的对象sim_fair_coin,

 

 运行对象得到结果。

如果要对各个结果计数，需要用到table函数

 

模拟一个不规则的抛硬币实验，赋予两种结果不一样的可能性，heads20%，tails80%

 

结果是这样的 

 

 现在用同样的方法模拟Kobe的投篮模型（假设他投篮是独立的）

已知Kobe篮球生涯中投中的比例约为45%

 

模拟了133次 

 

 

根据模拟结果画出直方图

现在要做的就是将科比的实际投篮数据与独立模拟模型作比较 

emmm怎么说呢，这两个图看起来趋势是差不多的，都是单峰，并且右边。（但是我觉得比例好像不太一样？）

因此最后的结论就是，科比的投篮数据steak分布趋势和独立投篮模拟结果的steak分布趋势大致相同，说明科比的每次投篮是相对独立的，即不存在所谓的“hot hand phenomenon”