【发布时间】:2013-05-29 14:23:12
【问题描述】:
我是 Python 新手,对此我无法理解。我定义了以下函数:
def FlipCoins(num_flips):
heads_rounds_won = 0
for i in range(10000):
heads = 0
tails = 0
for j in range(num_flips):
dice = random.randint(0,1)
if dice==1: heads += 1
else: tails += 1
if heads > tails: heads_rounds_won += 1
return heads_rounds_won
这是它应该做的(但显然不是):掷硬币num_flip 次,数正面和反面,看看正面是否多于反面。如果是,则将head_rounds_won 增加 1。重复 10000 次。
我假设head_rounds_won 将接近 5000 (50%)。它对奇数作为输入执行此操作。例如,3、5 或 7 将产生大约 50%。然而,偶数会产生低得多的结果,更像是 34%。尤其是小数字,如果偶数较高,例如 800,则与 50% 的差异要小得多。
为什么会这样?任何输入都不应该产生大约 50% 的正面/反面吗?
【问题讨论】:
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奇数是正面 > 反面或反面 > 正面,但如果是偶数,则有 3 种情况:正面 > 反面,反面 > 正面和正面 == 反面。在heads == tails的情况下你会怎么做?我希望随着翻转次数变大,这种情况会变得不那么频繁。这能解释你的问题吗?
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@user1245262:(+1)。这真是个好主意
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user1245262:是的,你是对的,我没有考虑到关系。我仍然不明白为什么奇数和偶数作为输入有如此不同的结果。例如,使用下面 Mitch 答案中的代码,输入 100 始终产生大约 8% 的平局(这不可能是正确的),而输入 99 几乎不会出现平局。
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安迪:奇数不能平局..;) 但是 8% 的平局是您所期望的。 Pr[50 个正面和 50 个反面] = 100 选择 50 * (0.5)^50 * (0.5)^50 = 0.079589....(我用 math.factorial(100)/(math.factorial(50)* math.factorial(50)) * math.pow(2,-100)。我希望使用 numpy 或 scipy 可以更顺畅地执行此操作,但我没有很快找到它
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用户:谢谢,我猜是有道理的——直觉上我会认为 8% 太多了