六组投硬币1000次模拟试验得到的图表

functionp=gamble(n)N=numel(n);fori=1:Nwin=0;forj=1:n(i)P=randperm(2);ifP(1)==2win=win+1;elsewin=win+

第二次概率相等和第一次互相之间没有干扰哦呵呵.望采纳谢谢了哦.再问：但是两次抛得【一正一反】的概率是50%，【二正】的概率是25%，而已经抛得一次正面，所以下一次抛的反面的几率应该大些啊再答：这是作为

（1）可以用计算器生成随机数1，2；1代表正面，2代表反面，则正面朝上的概率是12；（2）摸数量相同的两种颜色的球；一种代表正面，一种代表反面，则正面朝上的概率是12；（3）投骰子分析偶数和奇数出现的

y=10-2x因为要使此函数式有实际意义所以10>10-2x>0所以0x,且y不等于0所以2.5

①非线性递减关系.随着x递增,y递减,且x=1,2,4,12对应y的值非线性倍数关系②y=12/x③x=3,y=4x=6,y=1.99

不对,如果按数序的话,应该是“正正、反反,反正,正反”

用srand()和rand()%2产生0、1两个随机数,分别代表正面反面.设置一个while循环,用变量i对相同值连续出现的次数进行计数,用j对总的随机次数计数,当i达到3时退出while循环,输出j

见意您做一个金字塔的模型,哪样可以接收宇宙的能量.望能帮到您.

N=1000;>>fori=1:Na=randint(1,i);sum1(i)=sum(a);P(i)=sum1(i)/i;end>>n=1:N;>>plot(n,P);xlabel('次数n');y

如果10个硬币完全一样,那两种方法得到的1000次的结果是等同的.区别仅仅在于计算P的计算值的方法.1.第一种是对1000次的Xi求均值.2.第二种是把1000的数字分成10组,分别求均值,然后再拿1

前面的已经确定,不会影响后面的结果,只有两种情况,所以最后一次是正面的概率1/2改了,也一样!

抛硬币属于重复独立事件概率p=从五次中选择一次出现正面即1/2,其余的四次都出现反面即(1/2)^4,总概率就为1/2*(1/2)^4*1/5

0次：每种的概率是0.5(反)×0.5(反)×0.5(反)=0.125,共有C30=1种情况,因此概率是1×0.125=0.125=1/8；1次：每种的概率是0.5(正)×0.5(反)×0.5(反)=

C++：classProgram{intneg=0,pos=0;intturn=0;publicProgram(intturn){this.turn=turn;}publicvoidstart(){R

intz=0;//记录正面次数intf=0;//记录反面次数for(inti=0;i

正面向上的频率:52/100=0.52,用频率估计正面向上概率:0.52明白请采纳,祝学习快乐!再问：为什么用频率估计正面向上概率:0.52？不是0.5吗再答：你不是要求用频率估计概率吗？这里是根据实

数学家为什么要做大量抛掷硬币试验目的是用来形象的说明古典概率的定义的.事实上,概率是客观世界中真实存在的一个概念,它表明的是可能性的问题.只有当做大量重复的实验时,才能把这种恒定的可能性表现出来,它是

因为一枚质地均匀的硬币只有正反两面，所以不管抛多少次，硬币正面朝上的概率都是12，所以掷一枚质地均匀的硬币20次，可能有10次正面向上；故选B．

试试下面的代码fori=1:10fprintf('\n',i,i+10);r=rand(1,10+i);coin=find(

在至少出现一次正面的条件下,第一次正面出现在第n次试验的概率为(1/2^n)÷(1-1/2^(n+m))=2^m/(2^(n+m)-1)或:1*2^m÷(2^(n+m)-1)=2^m/(2^(n+m)