dardosTrend.R

library('ggplot2')

f_lanzar <- function( p_dardos )
{
  
  # Radio = 1.
  r      <- 1
  
  # Generar n puntos (x,y) por medio de una distribucion uniforme.
  x      <- runif( min = -1, max = 1, n = p_dardos )
  y      <- runif( min = -1, max = 1, n = p_dardos )
  
  # Calcular la distancia de los puntos generados al centro.
  d      <- x^2 + y^2
  
  # Revisar si los puntos se encuentran dentro del circulo o fuera de el.
  fig    <- ifelse( test = d <= r
                  , yes  = 'Dentro Circulo'
                  , no = 'Fuera Circulo' 
                  )
  
  # Devolver resultados
  d_circulo <- data.frame( x, y, fig, num_dardos = p_dardos )
  
  # Limitar el dataset a los dardos que estan situados dentro del circulo.
  d_circulo <- subset( x      =  d_circulo
                     , select =  c( 'num_dardos', 'x' )
                     , fig    == 'Dentro Circulo'
                     )
  
  # Agrupar el numero de dardos que dieron en la diana por ronda.
  d_circulo <- aggregate( formula = x ~ num_dardos
                        , data    = d_circulo
                        , FUN     = length
                        )
  
  names( x = d_circulo ) <- c( "num_dardos", "dentro_circulo" )
  
  # Calcular pi y el porcentaje de error de nuestro calculo
   d_circulo$pi  <- 4 * d_circulo$dentro_circulo / ( d_circulo$num_dardos )
   d_circulo$err <- abs( x = ( d_circulo$pi - pi ) / pi ) * 100
   
   d_circulo
  
}

# Semilla = 1401, para hacer este script reproducible.
set.seed( 1401 )

# Numero de dardos a generar.
dardos  <- seq( from = 100, to = 40000, by = 50 )

# Recorrer el vector dardos y esperar resultados.
resultados <- lapply( X   = dardos
                    , FUN = f_lanzar 
                    )

# Debido a que los resultados generados por lapply son
# una lista, entonces convertirlo a data.frame.
resultados <- as.data.frame( x = do.call( what = rbind
                                        , args = resultados 
                                        ) 
                           )

# Crear Grafica
( ggplot()
+ geom_smooth( data = resultados
             , aes( x = num_dardos
                  , y = err
                  )
             , se   = F
             , size = 0.8
             )
+ theme_bw()
+ theme( text = element_text( size = 8 ) )
+ labs( x = 'Numero de Dardos'
      , y = 'Porcentaje de Error'
      )
)