ダメ出し：もう何回も書いたけど...

「高校数学でわかる統計学」の「第1章　サイは投げられた！（期待値と分散）」 において，

乱数は纏めて発生させる。そうすれば for ループを使う必要もない。
両方併せると，実行時間に大きな違いが出る（もっとも，100000 × 2 個発生させて 1 秒なんだから，時間が問題なのではない（

> system.time({
+ n <- 100000
+ x <- numeric(n)
+ for (i in 1:n) {
+  x[i] <- sum(sample(x=1:6, size=2, replace=TRUE, prob=rep(1, 6)))
+ }
+ barplot(table(x) / n, ylim=c(0, 0.2))
+ })
   ユーザ   システム       経過  
     1.302      0.017      1.318

> system.time({
+ n <- 100000
+ d <- matrix(sample(1:6, 2*n, replace=TRUE), 2)
+ x <- colSums(d)
+ barplot(table(x)/n, ylim=c(0, 0.2))
+ })
   ユーザ   システム       経過  
     0.128      0.003      0.136