R语言：
筛选出所有这样的航班:一架航班 50% 的时间会提前 15 分钟，50% 的时间会延误 15 分钟。
希望能得到参考
# 假设原计划到达时间为 14:00
scheduled_arrival_time <- as.POSIXct("2023-04-03 14:00:00")
# 生成符合要求的航班
num_flights <- 1000
delay_times <- rnorm(num_flights, mean = 0, sd = 15)
arrival_times <- scheduled_arrival_time + delay_times*60
early_arrivals <- arrival_times < scheduled_arrival_time
late_arrivals <- arrival_times > scheduled_arrival_time
on_time_arrivals <- arrival_times >= scheduled_arrival_time - 7.5*60 & arrival_times <= scheduled_arrival_time + 7.5*60
cat(sprintf("总共有 %d 架航班\n", num_flights))
cat(sprintf("%d 架航班会提前到达\n", sum(early_arrivals)))
cat(sprintf("%d 架航班会延误到达\n", sum(late_arrivals)))
cat(sprintf("%d 架航班会在 15 分钟内到达\n", sum(on_time_arrivals)))
该回答引用GPT:
可以使用R语言中的sample函数来筛选出这样的航班。sample函数可以从一个数据集中抽取指定数量的样本，并且可以指定抽取的样本是否有放回。
# 生成一个包含100个航班的数据集
flights <- sample(c(-15, 15), 100, replace = TRUE)
# 筛选出50%的时间会提前15分钟，50%的时间会延误15分钟的航班
result <- subset(flights, flights == -15 | flights == 15)
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