大数定理（Law of large numbers）：

    在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。

通过模拟掷骰子的方法来直观体会大数定理

模拟掷骰子：

> sample(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), 1, replace = TRUE, prob = c(1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6))

多次模拟并计算不同投掷次数下“1”出现的频率并绘图：

编写名为dice的函数：

     * 需提前安装ggplot2统计包

     * 模拟投掷n次六面体骰子，计算“1”出现的频率

结果

尝试模拟200次：

> dice(200)

模拟2000次：

> dice(2000)

模拟20000次

> dice(20000)

模拟200000次

> dice(200000)

可见随着模拟次数的增加，p越接近1/6 ≈ 0.166667，拟合的直线与x轴的夹角也越来越小。

此处模拟次数越大对计算机内存要求越高，例如此处模拟一亿次：

* 使用的计算机配置为8G+256G

* error可能发生在使用ggplot函数绘图的过程中

欢迎对R语言感兴趣的同道指正，交流学习