Aktualizacja za pomocą symulacji
Obserwujemy 11 orłów na 20 rzutów monetą, która jest albo uczciwa (50% szans na orła), albo tendencyjna (75% szans na orła). Jak duże jest prawdopodobieństwo, że moneta jest uczciwa? Odpowiedz na to pytanie, symulując 50 000 uczciwych monet i 50 000 tendencyjnych monet.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Podstawy rachunku prawdopodobieństwa w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zasymuluj 50 000 przypadków rzucania 20 razy monetą uczciwą (50% szans na orła) oraz monetą tendencyjną (75% szans na orła). Zapisz wyniki odpowiednio w zmiennych
fairibiased. - Znajdź liczbę uczciwych monet, dla których dokładnie 11 na 20 rzutów wypadło orłem, a następnie liczbę tendencyjnych monet z takim samym wynikiem. Zapisz je odpowiednio jako
fair_11ibiased_11. - Oblicz, jaki ułamek wszystkich monet, które wypadły orłem dokładnie 11 razy, stanowią monety uczciwe – to właśnie posteriorne prawdopodobieństwo, że moneta z wynikiem 11/20 jest uczciwa.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Simulate 50000 cases of flipping 20 coins from fair and from biased
fair <-
biased <-
# How many fair cases, and how many biased, led to exactly 11 heads?
fair_11 <-
biased_11 <-
# Find the fraction of fair coins that are 11 out of all coins that were 11