r - コイン投げアルゴリズムからランダムな一様乱数を生成すると、予想よりも多くの 0 が生成される傾向があります。

Question

rcoin等しい確率で 0 または 1 を返す関数を使用して、0 から 99 の範囲の乱数を生成しようとしています。関数の連続呼び出しから生成された 2 進数を変換rcoinし、数値が 100 未満であることを条件にそれを返す次のコードを作成しました。これが R コードです。

rcoin <- function() {
  rbinom(n = 1, size = 1, prob = 0.5)
}

r100 <- function(n=100) {
  v = n + 1
  while(v > n) {
    v = sum(sapply(0:6, function(i) rcoin() * 2 ^ i))
  }
  v
}

val_plot <- function() {
  N = 10000
  rand_sample <- rep(0, N)
  for (i in 1:N){
    rand_sample[i] = r100()
  }
  hist(rand_sample, breaks = 100)
}

val_plot() 

切り捨てられた一様分布も一様であるため、0 から 99 までの一様乱数を生成することになっています。しかし、生成された 10000 個の値のヒストグラムをプロットすると、値 0 が異常に多く生成されていることがわかりますが、他のすべての値は一様分布に従っています。なんで？これは、2 進数の「1111111」が拒否されているのに対し、「0000000」は拒否されているためだと思います。しかし、どうすればこの問題を解決できますか? それを改善する方法はありますか？