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  3. Pythonで学ぶモンテカルロ・シミュレーション
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Exercise

トムとエヴァの勝負

トムとエヴァのゲームで遊んでみましょう！

トムは標準的な6面体のサイコロを持っており、その出目は1から6の離散一様分布に従います。エヴァは表が出る確率 p の偏ったコインを持っています。エヴァが表を出すまでに必要なトス回数は幾何分布に従います。

ゲームのルールは次のとおりです。

  • トムの得点：出たサイコロの目
  • エヴァの得点：表が出るまでに必要なトス回数
  • 得点が高い人が勝ち

このゲームをシミュレーションしてください。エヴァのコインで表が出る確率を表す p の候補 [0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 0.7, 0.8, 0.9] について、どちらが勝つと予想しますか？

NumPy は np、SciPy の stats モジュールは st としてインポート済みです。

Инструкции

100 XP
  • トムのサイコロを1万回振ってシミュレーションし、結果を die_samples に代入します。
  • エヴァが表を出すまでのコイントスを1万回シミュレーションし、結果を coin_samples に代入します。