Wetten zwischen Tom und Eva
Es ist Zeit für ein Spiel zwischen Tom und Eva!
Erinnere dich: Tom hat einen normalen sechsseitigen Würfel, und die Ergebnisse seiner Würfe folgen einer diskreten Gleichverteilung auf dem Intervall von eins bis sechs. Eva hat eine gezinkte Münze, die mit Wahrscheinlichkeit p auf Kopf landet. Die Verteilung der Anzahl von Würfen, die Eva bis zum ersten Kopf benötigt, ist geometrisch.
Hier sind die Spielregeln:
- Toms Punkte: die Augenzahl des geworfenen Würfels
- Evas Punkte: die Anzahl der Würfe bis zum ersten Kopf
- Wer die meisten Punkte hat, gewinnt
Deine Aufgabe ist es, dieses Spiel zu simulieren! Für die Liste möglicher p-Werte [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9], die die Wahrscheinlichkeit für Kopf bei Evas Münze darstellen: Wer wird deiner Meinung nach gewinnen?
NumPy wurde als np importiert und das stats-Modul von SciPy als st.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Monte-Carlo-Simulationen in Python
Anleitung zur Übung
- Simuliere 10.000 Würfe von Toms Würfel und speichere die Ergebnisse in
die_samples. - Simuliere 10.000 Wiederholungen von Evas Münzwürfen bis zum ersten Kopf und speichere die Ergebnisse in
coin_samples.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
for p in [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9]:
low = 1
high = 7
# Simulate rolling Tom's die 10,000 times
die_samples = ____
# Simulate Eva's coin flips to land heads 10,000 times
coin_samples = ____
diff = np.mean(die_samples - coin_samples)
print(diff)