結果を見ると、コインの50％が表または裏に着地するコイントスをシミュレートするようにプログラムがコード化されている場合、皆さんはどうなると思いますか。主に、前の10回のフリップがテールだった場合、コインフリップの着陸ヘッドの割合が高くなりますか？その逆もありますか？
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これは、実際には、乱数を生成するために使用されているメカニズムによって異なります。たとえば、線形合同法を使用する場合...
...そして明らかに、生成された番号は前の番号に依存します。出力の品質は、メカニズムと組み合わせて使用されるパラメーターにも依存します（たとえば、上記の方法で「m」に小さな値が使用された場合、品質が低下します...またはシード値が非常に予測可能であった場合） ）。
コンピューターは疑似乱数のみを生成するという事実にもかかわらず、一部のアルゴリズムは統計的ランダムネスのテストを満たし（つまり、識別可能なパターンがない）、安全に使用できます。
生成された数値のランダム性が心配な場合は、特定のコンテキスト内でそれらを生成するために使用されている実際の方法を調べる必要があります。詳細については、ウィキペディアをご覧ください。
于 2012-01-04T20:05:14.777 に答える
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正しくプログラムすれば、前のフリップに関係なく、コインのいずれかの側に着地する可能性は等しくなるはずです（50％）...
于 2012-01-04T19:50:45.730 に答える
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頭/尾の確率は、与えられたトスで常に50％です。x個のヘッド（またはヘッド/テールの指定された組み合わせ）が連続して取得される確率は0.5 ^ xです（各トスは他のトスから独立しているため）。
于 2012-01-04T19:53:14.730 に答える
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私はあなたを正しく理解しています、あなたは各オプションに50％のチャンスを与えるようにプログラムが書かれている場合、より多くの「ヘッド」結果または「テール」結果があるかどうか尋ねていますか？
統計的には、プログラムを何度も実行すると、それぞれの側が平均化され、同じ数の表と裏の結果が得られます。（選択した言語によっては、真のランダム性を保証するためにランダマイザーをシードする必要がある場合があります。）
于 2012-01-04T19:53:18.567 に答える
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疑似乱数発生器の良さによると思います。たった10回のフリップでは、結果は無意味かもしれません...しかし、疑似乱数を生成するための優れたアルゴリズムがあり、「n」が非常に大きい場合にn tryを使用してこの実験を拡張すると、確率は0.5のままになります。 （50％）。これは、統計にメモリがないためです
于 2012-01-04T19:55:29.673 に答える