如何修改以下程序来模拟有偏差的硬币？

如何解决如何修改以下程序来模拟有偏差的硬币？

问题如下：

模拟掷三个公平的硬币并计算正面的数量 X。

1. 使用您的模拟来估计 P(X = 1) 和 EX。将估计值与根据理论计算得出的真实值进行比较。
2. 修改上述内容以允许 P(heads)=3/4 的有偏硬币。

我已经能够模拟如下无偏硬币：

import random


SIMULATION_COUNT = 9999999

coin_surface_dictionary = {'H':0.5,'T': 0.5}

def get_coin_surface():
    return random.choice(['H','T'])

def get_three_coin_surface():
    list_vector = []
    list_vector.append(get_coin_surface())
    list_vector.append(get_coin_surface())
    list_vector.append(get_coin_surface())
    return list_vector


if __name__ == "__main__":
    one_head_count_int = 0
    for ch in range(1,SIMULATION_COUNT):
        coin_surface_vector = get_three_coin_surface()
        head_count_int = coin_surface_vector.count("H")
        if head_count_int == 1:
            one_head_count_int = one_head_count_int + 1
        # END if
    # END for loop
    probability = one_head_count_int / SIMULATION_COUNT
    print(probability)

如何通过最少修改此源代码来模拟有偏见的硬币？

解决方法

要么保留您的 random.choice 但在 ('H','H','T') 之间进行选择，或者只是要求 [0,1] 之间的浮点数并与 0.75 进行比较。如果更高，则为反面，否则为正面。

一种考虑概率和的使用字典的稳健方法：

from random import random

SIDE_PROBABILITIES = {'H': 0.75,'T': 0.25}


def prob_of(side: str) -> float:
    return SIDE_PROBABILITIES[side] / sum(SIDE_PROBABILITIES.values())


def get_coin_surface() -> str:
    return 'H' if random() < prob_of('H') else 'T'


for _ in range(10):
    print(get_coin_surface())

,

好吧，如果您希望正面有 3/4 的机会，而不是简单地将您的 get_coin_surface() 函数修改为：

def get_coin_surface():
    return random.choice(['H','T'])