ねえ、このコインは公正？
直前の2つの演習では、モデルが表の確率をどのように推定し、データが増えるにつれてその推定をどのように更新するかを確認するために、get_heads_prob() 関数を見てきました。
さて、ここから本題です。友だちとコイン投げ勝負をしませんか？ ただし、彼女は自分の特別なラッキーコインを使うならOKとのことです。変数 tosses には、そのコインを1000回投げた結果のリストが入っています。あなたは勝負しますか？
この演習では、再び seaborn パッケージ（sns としてインポート済み）を使ってプロットを作成します。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶBayesianデータ分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Assign first 10 and 100 tosses to separate variables
tosses_first_10 = ____
tosses_first_100 = ____