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分类: Python/Ruby

2015-08-20 21:14:02

原文地址:http://blog.csdn.net/wkj3022073/article/details/45789881#t1


python仿真入门-Simulation(1)

——用一个简单的例子来开始

1.简单问题

扔三枚硬币,设在投掷3次朝上后,我们已经总计投掷了X次。求投掷六次以上的概率P(x>6)和期望E(X)。

2.数学求解

首先根据古典概率求解P(x>6):

Px>6=6+6?5+6?5?42 6   


得到解为:P(x>6)=0.6903
然后求解期望E(X)

E(X)= x=3  x?(x?1)?(x?2)2 x  ?12  


得到解为:E(X)=13.8844


3.python源码

import random
r = random.Random(98765)
sumx = 0
count = 0
for rep in range(10000):
    x = 0;
    consechds = 0;
    while True:
        u = r.uniform(0.0,1.0)
        if u < 0.5:
            consechds += 1
        else:
            consechds = 0
        x += 1
        if consechds == 3:
            break
    if x > 6:
        count += 1
    sumx += x
print 'probability more than 6 tosses are needed =',count/10000.0
print 'mean number of tseees to get 3 consecutive head',sumx/10000.0 

4.源码理解

概念

可重复的实验:通过for循环实现,10000次循环已达到可重复的实验目的。
E(X):通过10000次实验来求取均值
P(x>6):10000次实验后x>6出现的情况除以总次数。

实验细节

行16,调用库函数uniform(),它可以产生[0,1)均匀分布的随机号码。如果产生大于0.5认为是正面,反之为反面。
在使用随机数时使用了固定的库(98765)

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