硬幣分為head(正面)和tail(反面),如果硬幣是均勻的,那麼出現head和tail的概率分別為50%、50%。把一枚硬幣擲三次,結果有2*2*2=8種可能,分別為:
hhh、hht、hth、htt
ttt、tth、tht、thh
那麼,樣本空間(sample spaces):
ω =,令
x 是
ω裡乙個的樣本,則 p(
x="hh
h")=
1/8 , p(
x="hh
t")=
1/8 , ..
. p(
x="th
h")=
1/8
統計8個樣本中h出現的次數:
num(h)=3+2+2+1+0+1+1+2=8+4=12
那麼h出現的頻率為:
frequency(h)= 12/(3*8)=12/24=0.5
可以看到p(h) = frequency(h)
以上是從理論上分析的結果,在實際操作中,擲硬幣三次,num(h)可能為10,那麼frequent(h) = 10/24=0.41與0.5有較大的偏差。當我們把擲硬幣的次數增加時,frequent(h)會逐步接近0.5。下面,在rstudio中,使用r語言進行擲硬幣的**實驗。
# 擲硬幣500次
n flipsequence
r n
runprop = r/n
#繪圖plot(n,runprop,type="o",log="x",
xlim=c(1,n), ylim=c(0.0,1.0), cex.axis=1.5,
main="running proportion of heads",cex.axis=1.5)
#新增一條直線y=0.5
lines(c(1,n),c(0.5,0.5),lty=3)
#新增標註
flipletters
displaystring
text(5,0.9, displaystring, adj = c(0,1),cex=1.3)
#顯示模擬500次得到head的頻率
text(n-100,0.3, paste("end proportion = ",runprop[n]),adj=c(1,0), cex=1.3)
效果如下:
圖(1) 擲硬幣500次得到head(正面)的頻率
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