在這些練習中，你會練習使用 rbinom() 函式，它會產生隨機的「擲硬幣」結果：1（「正面」）或 0（「反面」）。
rbinom()
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Generate 10 separate random flips with probability .3
最簡單也最常見的隨機現象之一是擲硬幣：結果以某個機率為「是」或「否」。在本章中，你將學習二項分配，它描述多次是／否試驗的行為，以及如何預測並模擬其表現。
當前練習
本章你將學會組合多個機率，例如兩個事件同時發生或至少一個發生的機率，並用隨機模擬加以驗證。你也會認識隨機變數相加與相乘的一些性質。
貝氏統計是一種以數學為基礎、根據證據更新信念的方法。本章將帶你套用貝氏定理，推論一枚硬幣是否公平或有偏，並用模擬加以佐證。
到目前為止，我們都在討論二項分配，但這只是隨機變數可能採取的眾多機率分配之一。本章將介紹三種與二項分配相關的分配：常態分配、卜瓦松分配，以及幾何分配。