假设抛一枚硬币,出现‘数字’的概率为p,当抛了10次时,出现‘数字’6次,编程计算至少还需要抛多少次才能使得p的估计精确达到0.01?解题并用R语言写出相关代码
时间: 2024-04-14 11:30:24 浏览: 17
要计算至少需要抛多少次硬币才能使得概率p的估计精确达到0.01,我们可以使用二项分布来进行计算。以下是使用R语言编写的相关代码:
```R
# 设置参数
p <- 0.5 # 出现'数字'的概率
target_precision <- 0.01 # 目标精度
# 初始化变量
n <- 10 # 已经抛了10次
precision <- 1 # 当前估计的精度
# 模拟过程
while (precision > target_precision) {
n <- n + 1
probability <- dbinom(6, n, p) # 计算出现'数字'6次的概率
precision <- abs(probability - target_precision) # 计算当前估计的精度
}
# 打印结果
cat("至少还需要抛", n - 10, "次硬币才能使得概率p的估计精确达到0.01")
```
在上面的代码中,我们首先设置了参数,包括出现'数字'的概率(`p`)和目标精度(`target_precision`)。然后,我们初始化了变量`n`为10,表示已经抛了10次硬币,并将当前估计的精度`precision`设置为1。
在模拟过程中,我们使用一个`while`循环来不断增加抛硬币的次数`n`,并计算出现'数字'6次的概率。然后,我们计算当前估计的精度,即当前概率与目标精度之间的差值的绝对值。如果精度大于目标精度,则继续增加抛硬币的次数。
最后,我们使用`cat()`函数打印出至少还需要抛多少次硬币才能使得概率p的估计精确达到0.01。
希望这可以解答你的问题!如果还有其他疑问,请随时提问。