runif(n,min,max)//从min~max选随机数n次

f <- c("sheep","car")//c像是数组?值是sheep和car 
sample(f,n,prob=c(99,1),replace=TRUE)//从f中抽样n次,replace=TRUE表示抽样后返回,
//prob表示抽样的概率为99比1

plot(1:100000,f,type='o',col='red',log="x")//依据f的值划线,1:100000是f的大小

用R估算的值

result<-runif(100000,0,2)
f=c(1:100000)
if(result[1]*result[1]<=2) f[1]<-1
for (i in 2:100000){
    f[i] <- f[i-1]
    if(result[i]*result[i] <= 2) f[i]<- f[i]+1
}
for(i in 1 : 100000)
    f[i] <- f[i] / i * 2
plot(1:100000,f,type='o',col='red',log="x")

计算二项分布
是概率,是实验次数,次实验中发生了

sum(dbinom( 0:m , n , p))

计算泊松分布

sum(dpois(0:m,λ))