Monte-Carlo模拟python中两个连续头的预期投掷

Question

连续获得两个头的预期投掷次数为6.但是，在执行本次实验的多次运行的下面模拟时，我得到了与预期不同的图。你能帮我识别逻辑中的错误吗？ 感谢

模拟投掷的代码，并在重复10000次遇到两个连续头时检查：

import random
def toss():
    return random.randint(0, 1)

expected_tosses=list()
for test in range(10000):
    a=toss()
    for i in range(2,100):
        b=toss()
        if a and b:
            expected_tosses.append(i)
            break
        a=b

import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(expected_tosses, range(1,10)) 
plt.show()

Answer 1

答：代码中的一些细微错误

您正在通过限制上循环来更改统计信息。改为使用无限循环。

然后代码看起来像下面哪个应该更精确：

import random
def toss():
    return random.randint(0, 1)

expected_tosses=list()
for test in range(10000):
    a=toss()

    i = 2
    while True:
        b=toss()
        if a and b:
            expected_tosses.append(i)
            break
        a=b
        i+=1

import matplotlib.pyplot as plt
print(sum(expected_tosses) / float(len(expected_tosses)))
plt.hist(expected_tosses, range(1,10))
plt.show()

B：解释输出

结果还可以！

我介绍了计算所需投掷的平均值（在上面的代码中）并打印出来。你会看到，手段看起来像你期望的那样！

一些示例输出（我们不使用种子，因此每次运行的结果都不同）：

5.9941

要明确：平均值并没有告诉你关于直方图的形状的更多信息。也许这是你混乱的根源（在你的情节中接近最小值为6）。