用模擬來更新
我們觀察到這枚硬幣在 20 次擲硬幣中出現 11 次正面。這枚硬幣不是公平（正面機率 50%），就是有偏（正面機率 75%）。硬幣是公平的機率有多高？請透過模擬 50,000 枚公平硬幣與 50,000 枚有偏硬幣來回答。
本練習屬於課程
R 的機率基礎
練習說明
- 分別模擬 50,000 個情境：從公平硬幣（正面機率 50%）擲 20 次，及從有偏硬幣（正面機率 75%）擲 20 次。將這兩個結果分別存成
fair與biased。 - 找出公平硬幣中剛好有 11/20 次出現正面的個數，以及有偏硬幣中剛好有 11/20 次出現正面的個數。分別存為
fair_11與biased_11。 - 計算在所有 11 次正面的情況中，有多少比例是來自公平硬幣——這就是在觀察到 11/20 時，硬幣為公平的事後機率。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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