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):
P(x>6)=6+6∗5+6∗5∗426
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)2x∗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/10000.012345678910111213141516171819202122
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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