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Simulare il gioco dei dadi

Ora sappiamo come implementare i primi tre passaggi di una simulazione. Passiamo al passo successivo: il campionamento casuale ripetuto.

Simulare un singolo esito non ci dice molto sulla frequenza con cui possiamo aspettarci di vederlo. Nel caso del gioco dei dadi dell’esercizio precedente, è fantastico aver vinto una volta. Ma se vogliamo stimare quante volte potremmo vincere giocando più partite, dobbiamo ripetere il processo di campionamento casuale molte volte. Ripetere il campionamento aiuta a comprendere e visualizzare l’incertezza intrinseca e a decidere i passi successivi.

Alla fine di questo esercizio, saprai implementare il quarto passaggio dell’esecuzione di una simulazione: campionare ripetutamente e generare esiti.

Questo esercizio fa parte del corso

Simulazione statistica in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Imposta sims a 100 ripetizioni e inizializza wins a 0.
  • Scrivi un ciclo for per ripetere i lanci dei dadi.
  • Imposta outcomes all’esito del lancio di due dadi.
  • Se i due dadi mostrano lo stesso numero, incrementa wins di 1.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Initialize model parameters & simulate dice throw
die, probabilities, num_dice = [1,2,3,4,5,6], [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6], 2
sims, wins = ____, ____

for i in range(sims):
    outcomes = ____ 
    # Increment `wins` by 1 if the dice show same number
    if ____: 
        wins = wins + 1 

print("In {} games, you win {} times".format(sims, wins))
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