binom を使ってさらにたくさんコインを投げる
前の演習では、bernoulli.rvs() を使って、表が出る確率が 35% のコイン投げを 10 回シミュレーションしました。
この演習では、scipy.stats から binom オブジェクトを読み込み、binom.rvs() を使って、各コイン投げで表が出る確率が 35% の条件で、10 回のコイン投げを 1 試行としたものを 20 試行分シミュレーションします。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ確率の基礎
演習の手順
binom.rvs()関数を使い、各投げの表の確率を 35% として、10 回のコイン投げを 1 試行とするものを 20 試行分シミュレーションしてください。
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。
# Set the random seed to reproduce the results
np.random.seed(42)
# Simulate 20 trials of 10 coin flips
draws = ____.rvs(n=____, p=____, size=____)
print(draws)