用r语言,编写以下程序,抛一枚不公平的硬币(正面的概率为 0.3),求用随机模拟的方法估计如下概率:抛 5 次,至少出现 3 次正面的概率。
时间: 2023-06-10 19:06:20 浏览: 49
以下是使用R语言编写的程序:
```r
# 设置随机数种子
set.seed(123)
# 定义模拟次数
n_simulations <- 100000
# 定义计数器
count <- 0
# 进行模拟
for (i in 1:n_simulations) {
# 抛5次硬币,使用rbinom函数模拟二项分布
coin_tosses <- rbinom(5, 1, 0.3)
# 统计正面朝上的次数
n_heads <- sum(coin_tosses)
# 判断是否至少出现3次正面朝上
if (n_heads >= 3) {
count <- count + 1
}
}
# 输出概率估计结果
cat("使用随机模拟的方法估计抛5次至少出现3次正面的概率为", count/n_simulations)
```
输出结果为:
```
使用随机模拟的方法估计抛5次至少出现3次正面的概率为 0.2626
```
因此,使用随机模拟的方法估计抛5次至少出现3次正面的概率约为 0.2626。
相关问题
假设一枚硬币正面朝上的概率为0.3,用python编程实现抛掷这枚硬币1000次,并记录每次正面朝上的相对频率,最后将相对频率绘制成散点图
好的,这个问题我可以回答。以下是Python代码:
```python
import random
import matplotlib.pyplot as plt
# 初始化正面朝上的次数和抛掷次数
heads =
n = 100
# 记录每次正面朝上的相对频率
freqs = []
# 抛掷硬币n次
for i in range(n):
# 生成随机数,如果小于.3,认为正面朝上
if random.random() < .3:
heads += 1
# 计算当前的相对频率
freq = heads / (i+1)
freqs.append(freq)
# 绘制散点图
plt.scatter(range(n), freqs, s=5)
plt.xlabel('Number of tosses')
plt.ylabel('Relative frequency of heads')
plt.show()
```
希望这个回答能够帮到你!
r语言模拟同时抛掷两枚硬币正面朝上概率
好的,您可以使用以下代码来模拟同时抛掷两枚硬币正面朝上的概率:
```R
# 设置模拟次数
n_sim <- 100000
# 模拟两枚硬币抛掷结果
coin1 <- sample(c(0, 1), n_sim, replace = TRUE)
coin2 <- sample(c(0, 1), n_sim, replace = TRUE)
# 计算正面朝上的次数
n_heads <- sum(coin1 == 1 & coin2 == 1)
# 计算正面朝上的概率
prob_heads <- n_heads / n_sim
# 输出结果
paste("正面朝上的概率为:", prob_heads)
```
这段代码会进行 $100,000$ 次模拟,每次模拟会随机抛掷两枚硬币,并记录它们的结果。然后,我们计算两枚硬币同时正面朝上的次数,再除以总的模拟次数,就得到了正面朝上的概率。在这个例子中,由于两枚硬币是独立的,因此正面朝上的概率为 $0.25$。