投掷100次作弊骰子得到每个面投掷次数运用贝叶斯推断作弊骰子每个面的概率，并加入更新后验概率，其中先验分布为(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0)的matlab代码

以下是使用贝叶斯推断进行作弊骰子概率计算的 Matlab 代码：

% 假设作弊骰子有6个面，先验概率为(0.2,0.2,0.2,0.2,0.2,0)
prior = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0];

% 生成100次投掷结果，其中1~5为作弊骰子的6个面，6为正常骰子的面
throws = randi([1, 6], 1, 100);
cheating = throws <= 5;

% 统计每个面的投掷次数
counts = zeros(1, 6);
for i = 1:6
    counts(i) = sum(throws == i);
end

% 计算后验概率
likelihood = [1, 1, 1, 1, 1, 0.3]; % 作弊骰子每个面的概率
posterior = prior .* likelihood.^counts;
posterior = posterior / sum(posterior);

% 输出结果
disp(posterior);

其中，prior 为先验概率，counts 为每个面的投掷次数，likelihood 为作弊骰子每个面的概率，posterior 为后验概率。运行代码后，输出 posterior 即为每个面的后验概率。