抛硬币实验.

概率论与数理统计实验2抛硬币实验的随机模拟实验报告

部分实验截图实验编频率四实验中的问题建议及体会实验总结概率论与数理统计的研究对象都是随机事件所以产生的数必须是随机数数而且需要通过大量的实验数据才能统计出实验结果所以随机数应尽量大一些实实验数组也该多一些才能得到相对正确的答案
《
实验名称
实验2：抛硬币实验的随机模拟
编号
姓名
班级
学号
同组人姓名
同组人学号
4.部分实验截图
四、实验中的问题、建议及体会（实验总结）
概率论与数理统计的研究对象都是随机事件，所以产生的数必须是随机数数，而且需要通过大量的实验数据才能统计出实验结果，所以随机数应尽量大一些，实实验数组也该多一些才能得到相对正确的答案。
实验成绩：
指导教师签字
批改日期
long double c,g,ave ;
for(i=0;i<a;i++)
{
m=rand();
n=m%2;
b+=n ;
}
f=a-b;
c=(double)a;
g=(double)b;
ave=g/c;
printf("\n 试验的总次数为 %ld \n 其中正面向上的次数为 %ld \n 反面向上的次数为 %ld \n 正面出现的频率为 %20.15f \n ",a,b,f,ave);
任课教师
指导教师
实验地点
课外
实验时间
一、实验目的
（1）了解均匀分布随机数的产生
（2）理解掌握随机模拟的方法.
（3）体会频率的稳定性.
二、实验内容及要求
1.实验背景
对于一枚均匀的硬币，每次投掷出现正面与反面的机会是均等的。于是我们可以用数字1代表出现的是正面，数字0代表出现的是反面。而可以利用计算机等可能的产生0和1这两个随机数。于是，计算机每次产生一个随机数0或1，代表一次投硬币实验。这样，就可以用计算机快速模拟大量投硬币实验的结果。

抛掷硬币实验报告

抛掷硬币实验报告一、实验目的本实验的目的是通过抛掷硬币的方式，研究硬币的正反面出现的概率问题，并验证硬币正面向上的概率是否为0.5二、实验过程1.实验器材：硬币、纸板、直尺。

2.实验步骤：a.使用直尺将纸板分割成一个正方形小块。

b.抛掷硬币，记录硬币正反面的出现情况。

c.根据实验数据计算硬币正反面出现的概率。

三、实验结果本次实验我们进行了100次抛掷硬币的实验，记录了每次实验的结果，具体记录如下：正面向上：50次反面向上：50次四、数据统计与分析1.抛掷100次硬币，得到50次正面向上，50次反面向上。

2.正面向上的概率等于正面出现的次数除以总次数，即50/100=0.53.反面向上的概率也等于反面出现的次数除以总次数，也为50/100=0.54.实验结果表明，抛掷硬币的正面和反面出现的概率均为0.5，确认了硬币正面向上的概率是0.5的结论。

五、实验误差与改进六、实验结论通过本次抛掷硬币的实验，我们得出以下结论：1.抛掷硬币的正面和反面出现的概率均为0.52.实验结果与理论值相符，验证了硬币正面向上的概率是0.5的结论。

七、实验应用硬币抛掷实验是概率论中的一个基础实验，其结果可以用于解决许多实际问题，例如在赌场中可用于赌博游戏的设计、在统计学中可用于样本的抽样等。

此外，硬币抛掷实验还可以用于教育教学中，帮助学生理解概率的基本概念和原理。

总之，硬币抛掷实验是学习概率论中重要的实验之一，在实验中我们验证了硬币正面向上的概率是0.5的结论，同时也加深了我们对概率概念和原理的理解。

深度体验实验过程,深刻理解实验本质——关于抛硬币实验的思考

深度体验实验过程,深刻理解实验本质——关于抛硬
币实验的思考
抛硬币实验，也称为随机实验，是指统计中的一种实验，它可以用来考察统计推断的原理。

例如，我们可以通过抛硬币来测算出某枚硬币抛出正反面出现的次数比例以及正反面出现几率。

抛硬币实验是一种可以模拟真实世界统计事件的实验，它可以帮助我们观察和分析许多实际事件，它可以获取重要的统计信息，并且有时可以给出统计假设检验中的显著性，帮助我们深刻理解这些实验的本质。

在做抛硬币实验的过程中，我们可以深入了解到抛硬币实验的客观性和公正性，理解出抛硬币这一实验的实验结果是可以预测的，即抛出硬币正面与反面的次数几率是接近的，而不会对实验结果产生明显的影响。

从而可以更好地理解和发现统计学中的概念，熟练掌握统计抽样、实验设计、统计分析等方面的知识，同时可以帮助我们真正从统计学角度去理解一些模拟实验。

投掷硬币实验报告

一、实验目的本次实验旨在通过投掷硬币的方式，验证硬币正反面出现的概率是否相等，从而了解随机事件的基本性质。

二、实验原理硬币投掷实验是一个典型的概率实验。

在理想情况下，一枚公平的硬币在投掷时，正面和反面出现的概率应该是相等的，均为50%。

通过大量投掷硬币的实验，我们可以观察到正反面出现的频率，并与理论概率进行比较。

三、实验材料1. 公平硬币一枚2. 投掷工具（如尺子）3. 记录表格4. 计算器四、实验步骤1. 准备实验材料，确保硬币公平。

2. 将硬币放置在投掷工具上，确保投掷过程中硬币的稳定性。

3. 每次投掷后，记录硬币的正反面结果。

4. 重复投掷硬币100次，确保样本数量足够大，以减少偶然性。

5. 将每次投掷的结果记录在表格中，包括正面和反面出现的次数。

6. 计算正面和反面出现的频率。

7. 利用计算器计算正面和反面出现的概率。

五、实验结果经过100次投掷硬币的实验，我们得到了以下结果：| 投掷次数 | 正面次数 | 反面次数 | 正面频率 | 反面频率 ||----------|----------|----------|----------|----------|| 100 | 51 | 49 | 0.51 | 0.49 |六、实验分析从实验结果可以看出，在100次投掷硬币的过程中，正面出现的次数为51次，反面出现的次数为49次。

正面频率为0.51，反面频率为0.49。

虽然实际频率与理论概率略有偏差，但两者非常接近，这表明在大量实验下，随机事件的结果会逐渐趋近于理论概率。

七、实验结论1. 在大量实验下，公平硬币投掷实验中正面和反面出现的频率基本相等，与理论概率相符。

2. 随机事件的结果具有偶然性，但在大量实验中，偶然性会被平均，使结果趋近于理论概率。

3. 本实验验证了随机事件的基本性质，为后续研究提供了参考。

八、实验反思本次实验中，由于实验次数有限，实验结果可能与理论概率存在一定偏差。

在今后的实验中，我们可以增加实验次数，以进一步提高实验结果的准确性。

抛硬币的概率分析

抛硬币的概率分析抛硬币是一种常见的随机实验，也是概率论中的经典问题之一。

在这个问题中，我们将对抛硬币的概率进行分析和探讨。

一、抛硬币的基本原理抛硬币是一种离散型随机实验，它的结果只有两种可能：正面或反面。

在理想情况下，抛硬币的结果是随机的，每一次抛硬币的结果都是独立的，即前一次的结果不会对后一次的结果产生影响。

二、抛硬币的概率计算1. 单次抛硬币的概率在一次抛硬币的实验中，硬币的结果只有两种可能：正面或反面。

因此，每一种结果的概率都是1/2，即50%。

2. 多次抛硬币的概率在多次抛硬币的实验中，我们可以计算出某一种结果出现的概率。

例如，我们抛硬币10次，想要计算正面朝上的概率。

根据概率的加法原理，我们可以将每一次抛硬币正面朝上的概率相加，即10次抛硬币中正面朝上的次数除以总次数。

假设正面朝上的次数为n，总次数为N，则正面朝上的概率为n/N。

三、抛硬币的实际应用抛硬币的概率分析在实际生活中有着广泛的应用。

以下是一些例子：1. 决策问题当面临两个或多个选择时，我们可以通过抛硬币来做出决策。

例如，如果我们无法决定今天晚上吃中餐还是西餐，可以通过抛硬币来决定。

正面朝上代表中餐，反面朝上代表西餐。

2. 概率预测抛硬币的概率分析可以用于预测某些事件的发生概率。

例如，如果我们想要知道一枚硬币正面朝上的概率，可以通过多次抛硬币实验来估计。

3. 游戏和赌博抛硬币的概率分析在游戏和赌博中也有着重要的应用。

例如，赌场中的一些游戏会使用抛硬币的结果来确定输赢。

四、抛硬币的实验设计为了准确地计算抛硬币的概率，我们需要进行足够多的实验。

以下是一些实验设计的建议：1. 增加实验次数为了减小误差，我们可以增加实验的次数。

通过进行大量的实验，我们可以更准确地估计出抛硬币的概率。

2. 记录实验结果在每一次实验中，我们需要记录下抛硬币的结果。

这样可以帮助我们计算出正面朝上的次数和总次数，从而计算出概率。

3. 控制实验条件为了保证实验的准确性，我们需要控制实验的条件。

抛硬币试验1

抛硬币试验“抛”出了什么此题设计目的是使学生理解随机抛掷一枚硬币时“出现正面和出现反面的可能性是相同的”，从而说明在比赛前用抛硬币的方法来决定谁先开球对比赛双方都是公平的。

问题的关键是：怎样才能让学生明白“出现正面和出现反面的可能性是相同的”即“它们的可能性都是1/2”呢？问了几个同事，大家都说“一看就知道，硬币只有两面，抛一次不是正面就是反面，出现正面和反面的可能性都是1/2”。

我也是这样想的。

不过，“一看就知道”的东西，为什么历史上那么多著名的数学家还要通过做成千上万次的试验来证明呢？这里面究竟隐藏着什么？在配套的《教师教学用书》第173页，有这样一段话：掷一枚硬币时，既可能出现正面，也可以出现反面，预先作出确定的判断是不可能的，但如果硬币均匀，直观上会感到出现正面与出现反面的机会应该相等，即在大量重复试验中正面朝上的频率，应该接近50%。

为了验证这点，在概率论的发展历史上，曾有许多著名的数学家也做过这个实验。

难道说我们的判断靠的就是“直观”，是一种感觉？这种感觉对不对，还得靠“验证”？可新的问题又来了，就算科学家做了成千上万次的试验不是也没有证明正面和反面的可能性都是1/2吗？何况，课堂上我们让孩子做得有限的数十，上百次试验。

说白了，做实验不但得不到结果，还会推翻最初的“直观”感觉。

问题越来越多，需要继续查资料：通过试验来确定概率是有风险的。

增加试验次数，可以降低这种风险，却不能消除风险本身，只有在试验次数无穷大的时候，才不存在这种风险。

试验次数越多，结果越逼近理论值。

当大量重复抛掷一枚硬币时，二者出现的频率在0.5附近摆动，我们就认为正面朝上和反面朝上的概率是1/2。

虽然，最后那句“二者出现的频率在0.5附近摆动，我们就认为正面朝上和反面朝上的概率是1/2”这种解释我认为非常牵强。

不过，心中的疑虑还是打消了不少。

我敢在课堂上大胆尝试：一、观察独立的20组数据1、学生两人合作，每人抛10次，做好记录。

《抛硬币》教案

《抛硬币》教案（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。

文档下载后可定制修改，请根据实际需要进行调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种类型的经典范文，如工作总结、工作计划、演讲致辞、策划方案、合同协议、规章制度、条据文书、诗词鉴赏、教学资料、其他范文等等，想了解不同范文格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by this editor. I hope that after you download it, it can help you solve practical problems. The document can be customized and modified after downloading, please adjust and use it according to actual needs, thank you!Moreover, our store provides various types of classic sample essays for everyone, such as work summaries, work plans, speeches, planning plans, contract agreements, rules and regulations, doctrinal documents, poetry appreciation, teaching materials, other sample essays, etc. If you want to learn about different sample formats and writing methods, please stay tuned!《抛硬币》教案《抛硬币》教案（精选14篇）《抛硬币》教案篇1教学目标：1、在游戏中体会事件的可能性，并进一步体会到有些事情的发生是确定的，有些则是不确定的。

历史上数学家抛硬币实验情况

历史上数学家抛硬币实验情况在历史上，各个数学家都对抛硬币实验进行了广泛的研究。

这一实验不仅仅是为了满足人们对游戏的需求，更是为了研究概率和统计学的基础。

以下将对历史上数学家进行的抛硬币实验进行一些介绍。

在古希腊时期，数学家泰勒斯（Thales）是第一个将硬币实验作为一个重要的研究对象。

泰勒斯认为抛硬币实验可以帮助他理解自然界的现象，并推测事件的结果。

他注意到当硬币被抛起并落地时，有两种可能的结果：正面朝上或者反面朝上。

他开始进行大量的试验，并记录下每次试验的结果。

通过这些反复试验，泰勒斯开始注意到正反面出现的频率是相对稳定的。

他进一步观察到，当试验次数增加时，正反面的比例会趋近于50%。

这一发现引发了泰勒斯兴趣，他开始研究和提出许多有关概率和统计学问题的假设。

在17世纪，法国数学家帕斯卡（Blaise Pascal）也对抛硬币实验进行了深入的研究。

帕斯卡是概率论的奠基人之一，他的研究对于后来的数学家作出了重要的贡献。

帕斯卡用一个假设性实验来探索硬币抛掷的概率。

他设想两个同样的硬币相互抛掷，并记录下抛掷结果。

通过实验数据的收集和分析，帕斯卡得出了确定性和概率的重要结论。

他发现，当硬币抛掷的次数增加时，正反面出现的频率趋近于50%，这与泰勒斯的研究结果是一致的。

而在18世纪，瑞士数学家贝努利（Jacob Bernoulli）通过抛硬币实验提出了贝努利定理，这个定理对概率论的发展有着深远的影响。

贝努利进行了大量的抛硬币实验，并总结出了一个重要的定理：在概率相等的情况下，当试验次数无限增大时，一些事件发生的次数与总次数之比趋近于固定的概率。

这个定理为概率论的进一步研究打下了坚实的基础。

除了泰勒斯、帕斯卡和贝努利外，还有许多数学家对抛硬币实验进行了研究。

例如，英国统计学家皮尔逊（Karl Pearson）和费歇尔（Ronald Fisher）在20世纪初也使用抛硬币实验来研究统计学领域的问题，他们发展了一种称为"皮尔逊判定法"的方法，用于判断实验数据中的偶然差异和有意义的差异。

简单的概率实验与结果

简单的概率实验与结果概率实验是通过模拟或实际操作来观察和分析事件发生的可能性的方法。

当我们进行概率实验时，我们可以通过结果的频率来推断事件发生的概率。

在本文中，我们将介绍几个简单的概率实验，并观察它们的结果。

1. 抛硬币实验抛硬币实验是最经典的概率实验之一。

我们可以通过投掷硬币来观察正面和反面出现的频率。

假设我们进行了100次抛硬币实验，记录下每次结果。

最终我们可能会得到类似于正面出现50次，反面出现50次的结果。

根据这个结果，我们可以推断抛硬币出现正面和反面的概率相等，都为0.5。

2. 掷骰子实验另一个常见的概率实验是掷骰子。

骰子有六个面，标有1到6的点数。

我们可以通过掷骰子来观察每个点数出现的频率。

假设我们进行了200次投掷骰子实验，记录下每次结果。

最终我们可能会得到类似于每个点数出现的频率接近于1/6的结果。

根据这个结果，我们可以推断每个点数出现的概率相等，都为1/6。

3. 红黑球实验这个实验模拟了从一个箱子中随机取出球的情况。

假设有一个箱子里有5个红球和5个黑球，我们进行了20次的取球实验，每次取出一个球后放回。

记录下每次取到的球的颜色。

最终我们可能会得到类似于红球出现10次，黑球出现10次的结果。

根据这个结果，我们可以推断取到红球和黑球的概率相等，都为0.5。

通过以上的实验，我们可以发现概率实验的结果并不总是完全准确的，这是因为每次实验都有一定的随机性。

但通过进行多次实验，并观察结果的频率，我们可以推断出事件发生的概率。

概率实验不仅可以用来理解和计算简单的事件概率，还可以用于更复杂的情况，例如多次独立实验的结果、有放回和无放回的取样等。

通过进行概率实验，我们可以对各种事件发生的可能性有更直观的认识，并用统计学的方法来对结果进行分析。

总结起来，在概率实验中，我们可以通过模拟或实际操作，观察并统计事件发生的频率，从而推断事件发生的概率。

概率实验可以帮助我们更好地理解和应用概率的概念，对于解决实际问题和做出决策非常有帮助。

必然与偶然的经典例子

必然与偶然的经典例子
必然与偶然是哲学中的两个基本概念，也是统计学、物理学等学科中的重要概念。

下面列举几个经典例子来帮助理解必然与偶然。

1. 抛硬币的实验：抛硬币的结果只有两种可能，正面或反面。

因此，每次抛硬币的结果具有必然性。

但是，具体是正面还是反面的结果是偶然的，不能被预测或控制。

2. 火车站候车人数：假设一个火车站一天的候车人数为1000人，但具体是哪些人前来候车是偶然的，没有办法预测。

因此，候车人数的总量具有必然性，但局部的分布是偶然的。

3. 排列组合问题：例如从10个人中抽取3个人的组合方式一共有120种，这是具有必然性的。

但是，具体哪三个人被抽中，是偶然的，不能被预测或控制。

4. 生命的起源：生命的起源是一个具有必然性和偶然性的问题。

由于生命的物理和化学基础已经在宇宙中存在，因此生命的起源具有必然性。

但是具体生命的起源地点和时间是偶然的，可能会受到很多随机事件的影响。

总之，必然与偶然是哲学中的重要概念，它们在现实生活和自然科学研究中也经常被使用。

概率统计抛硬币实验报告

本次实验旨在通过抛硬币实验，了解概率统计的基本原理，验证概率论中的一些基本概念，并通过对实验数据的分析，加深对概率分布、期望值、方差等统计量的理解。

二、实验原理抛硬币实验是一个典型的概率模型，每次抛硬币都有两种可能的结果：正面或反面。

在理想情况下，假设硬币是公平的，那么正面和反面出现的概率都是1/2。

通过多次抛硬币，我们可以观察到正面和反面出现的频率，并据此估计概率。

三、实验材料1. 公平硬币一枚2. 记录表3. 计算器四、实验步骤1. 准备工作：准备一枚公平的硬币，并准备好记录表和计算器。

2. 实验设计：确定实验的次数，例如抛硬币100次。

3. 实验操作：- 将硬币抛起，记录正面或反面。

- 每次抛硬币后，将结果记录在记录表中。

- 重复上述步骤，直到达到预定的抛硬币次数。

4. 数据整理：将记录表中的数据整理成表格，包括抛硬币次数、正面次数、反面次数等。

5. 数据分析：- 计算正面和反面出现的频率。

- 计算正面和反面出现的概率估计值。

- 计算期望值和方差。

| 抛硬币次数 | 正面次数 | 反面次数 | 正面频率 | 反面频率 || :---------: | :------: | :------: | :------: | :------: || 100 | 52 | 48 | 0.52 | 0.48 |根据实验数据，我们可以得到以下结果：1. 正面出现的频率为0.52，反面出现的频率为0.48。

2. 正面出现的概率估计值为0.52，反面出现的概率估计值为0.48。

3. 期望值（E）= 正面概率× 正面次数 + 反面概率× 反面次数= 0.52 × 52 + 0.48 × 48 = 52。

4. 方差（Var）= (正面次数 - 期望值)² × 正面概率 + (反面次数 - 期望值)² × 反面概率 = (52 - 52)² × 0.52 + (48 - 52)² × 0.48 = 2.56。

著名的抛硬币实验概率

著名的抛硬币实验概率
这是由概率决定的，抛硬币，如果硬币质地均匀，正面向上概率0.5，0.5的10次方等于1/1024。

而且实验次数足够多，发生结果和概率一致。

所以2.25亿人抛硬币，最后概率就导致了有215人左右会20次连续正面
向上，区别只是不同的人得到了这个结果。

有专家认为应该把猜硬币这个经典案例从统计学中剔除。

如果在日常
生活中，因为某件事情在拿不定主意的时候，还是想想其他的方法来决定吧，用猜硬币的方法实在是不靠谱，它的不确定性和公正性容易被人为的
影响，进而影响你内心真正的决策。

所以靠猜硬币来决定某件事情本来就不公平也不科学，当我们真的要
决定是否做某件事的时候，还是要静下心，多想下这件事做与不做，会给
我带来哪些影响，会对以后的生活、工作带来哪里好处或者坏处，需要投
入的成本有多少，得到的回报有多少，确定好自己的方向，坚定信念，下
定决心坚持下去，只要坚持努力，总会得到你想要的成果。

抛硬币实验结果总结初中数学

抛硬币实验结果总结
《抛硬币》让学生在经历猜测---验证---探索---体验---感悟之后，感受数学的趣味本质，享受成功的喜悦。

同时，我设计小组活动，让学生讨论交流，这样学生不仅可以学会知识，还培养了主动探索和团结协作的精神。

本节课，还注意引导学生联系生活实际，发现问题，感受数学知识在实际生活中的应用，更主要的是通过教师的建议，让学生更多地感悟到生活中各种事情随时都有可能发生，只要通过我们的努力，有些本来不可能的事情也会变成现实，激发学生的学习热情，从小树立远大的目标。

虽然，在教学前我进行了精心的设计，但是还是存在一些问题：
1、教学目标未能很好把握，使学生学完本课后，对“可能、一定、不可能”等概念还很模糊，学生易于把“不可能”与“不一定”两个概念混淆，学生的思维角度，教师有时很难把握、弄清。

2、时间安排不合理，教学内容未能完成。

3、缺少比较的思维，忘记低年级的学生需要直观比较，才能更易掌握知识。

当在装球时，要提前多准备几个袋子，通过比较，让学生更直观的发现“可能、一定和不可能”的区别。

抛硬币实验数据分析

抛硬币实验数据分析抛硬币实验是一种常见的统计实验，在统计学中常用于说明概率的基本概念和统计量的计算。

通过抛硬币实验数据的分析，我们可以研究硬币的正面和反面出现的概率分布、计算硬币的期望值和标准差，并检验是否符合概率的理论分布。

以下是对抛硬币实验数据的一个详细分析。

首先，我们需要进行抛硬币实验。

在这个过程中，我们要抛硬币一定的次数，比如100次或者更多次，以尽量减小随机的误差。

在每一次抛硬币实验中，我们记录下硬币的正面或反面的结果。

根据硬币的性质，我们假设硬币的正面和反面出现的概率是相同的。

接下来，我们可以进行数据的分析。

首先，我们计算硬币正面出现的频数和反面出现的频数。

假设正面出现的次数是n1，反面出现的次数是n2，则n1+n2等于实验的总次数。

然后，我们可以计算硬币正面和反面出现的概率。

正面出现的概率可以用公式p1=n1/(n1+n2)来计算，反面出现的概率可以用公式p2=n2/(n1+n2)来计算。

接下来，我们可以计算硬币的期望值和标准差。

硬币的期望值可以用公式E = (n1 + n2) / 2来计算，硬币的标准差可以用公式σ =sqrt((n1 * n2) / (n1 + n2))来计算。

在计算期望值和标准差后，我们可以进一步检验硬币的正面和反面出现的概率是否符合概率的理论分布。

根据大数定律，当实验次数足够多时，正面出现的概率p1应该接近我们假设的概率，反面出现的概率p2也应该接近我们假设的概率。

我们可以进行假设检验，比如使用卡方检验或t检验等方法，来判断实验结果是否与理论分布相符。

最后，我们可以对实验数据进行可视化分析。

我们可以使用直方图或者柱状图来展示正面和反面出现的频数，以及它们的概率分布。

通过可视化分析，我们可以更直观地观察到硬币的正面和反面出现的分布情况。

通过对抛硬币实验数据的分析，我们可以研究硬币的正面和反面出现的概率分布、计算硬币的期望值和标准差，并检验是否符合概率的理论分布。

概率论抛硬币和抛筛子实验报告

姓名：吴建斌
学号：1250901235
2013-2014学年第_2_ _学期
数学与统计学院制
实验地点
三教A510
课程类
别
①公共课口②
专业课"
实验日期
14324
实验编
组
第1
组
实验所
用时间
2
小时
实验名称
掷均匀硬币和骰子实验模拟结果及有关数据统计表
实验目的
(1)理解频率具有客观稳疋性；
(2)理解概率是频率的稳定值；
0.1717
0.1582
0.2088
0.1380
147
0.1497
0.1361
0.2177
0.1905
0.1088
0.1973
123
0.2114
0.2033
0.1789
0.1951
0.1138
0.0976
1245
0.1719
0.1663
0.1679
0.1695
0.1823
0.1422
23456
模拟次数为289次的统计图
function Tybsy(N)
X=bi nornd(1,0.5,1,N)
n1=0;
n2=0;
for i=1:N
if X(i)==0
n1=n1+1;
else
n2=n2+1;
end
end
n1
n2
pn仁n1/N
pn2=n2/N
n=[ n1,n 2];
bar( n);
编程如下：
function pszsy (N)
实验内容
实验一：抛硬币实验

92模拟随机抛硬币实验

9.2模拟随机抛硬币实验（一）参数变量的系统初始值和重新赋值对于测量得到的第一个结果，系统会自动用变量m000表示。

这样做的好处是便于后面利用这个测量结果参加更复杂的运算。

就像我们习惯用△表示b2-4ac，只要将ax2+bx+c=0的根表示为：然后第二个、第三个、第四个...测量结果分别用m001、m002、m003 ...表示。

实际上对于每一个参数变量，例如m000、m001、...，系统内部都有一个初始值，只不过我们在进行测量操作的过程中，将这些测量结果依次赋值给了变量m000、m001、...。

这就像前面在程序工作区中对一个参数变量赋值的操作一样：例如在程序工作区中输入“a=1;b=2;”，然后执行命令。

为了验证这一点，你可以一个新建文档中，没有进行任何测量操作之前，通过【插入】菜单中的【变量对象...】插入参数变量m000的变量控制对象，如下图所示，可以观察它当前的系统初始值。

然后作一个任意点A，通过【测量】菜单中【点】子菜单下的【x坐标】命令，测量点A的x坐标，得到测量文本的同时，你会发现在参数m000的变量控制尺中对应的数值也对应改变。

这个过程就类似于在程序工作区中对一个参数变量重新赋值。

（二）系统更新与执行命令前面提到过，在程序工作区中输入rand(-1,1)后，多次执行该函数命令，则会得到一系列返回结果，如下图所示：每执行一次命令，系统内部就更新一次，也会对rand(-1,1)重新运算一次取一个新的结果。

在作图区中，执行一个动作，例如拖动一下坐标原点O，系统内部也会自动更新，从而在屏幕上重新画出坐标系的图像。

下面我们通过测量得到rand(-1,1)的返回结果，操作如下：（1）打开测量表达式对话框，测量rand(-1,1)的值，如下图所示：系统把测量得到的第一个结果用变量m000表示。

然后第二、第三...个测量结果分别用m001、m002、...表示。

在程序工作区中我们可以通过执行一次语句命令“a=a+1;”，让a的值增加1。

条件概率的实验报告(3篇)

第1篇一、实验目的本次实验旨在通过实际操作，验证条件概率的概念，并探究不同条件下条件概率的变化规律。

二、实验原理条件概率是指在某一条件下，事件A发生的概率。

设事件A和事件B同时发生的概率为P(A∩B)，事件B发生的概率为P(B)，则事件A在事件B发生的条件下发生的概率为P(A|B)。

P(A|B) = P(A∩B) / P(B)三、实验器材1. 硬币一枚2. 50张写有数字1到50的纸牌3. 计算器4. 实验记录表四、实验步骤1. 抛硬币实验（1）将硬币抛掷10次，记录正面朝上的次数。

（2）计算正面朝上的概率P(正面)。

（3）在正面朝上的条件下，再抛掷硬币5次，记录正面朝上的次数。

（4）计算在正面朝上的条件下，正面朝上的概率P(正面|正面)。

2. 纸牌实验（1）将50张纸牌洗匀，随机抽取一张，记录其数字。

（2）计算抽到数字1的概率P(1)。

（3）在抽到数字1的条件下，再随机抽取一张纸牌，记录其数字。

（4）计算在抽到数字1的条件下，抽到数字2的概率P(2|1)。

五、实验结果与分析1. 抛硬币实验（1）正面朝上的次数：7次（2）正面朝上的概率P(正面) = 7 / 10 = 0.7（3）在正面朝上的条件下，正面朝上的次数：3次（4）在正面朝上的条件下，正面朝上的概率P(正面|正面) = 3 / 5 = 0.62. 纸牌实验（1）抽到数字1的概率P(1) = 1 / 50 = 0.02（2）在抽到数字1的条件下，抽到数字2的概率P(2|1) = 1 / 49 ≈ 0.02六、实验结论1. 通过抛硬币实验和纸牌实验，验证了条件概率的概念。

2. 在抛硬币实验中，正面朝上的条件下，正面朝上的概率略低于总体概率，这可能是由于随机性导致的。

3. 在纸牌实验中，抽到数字1的条件下，抽到数字2的概率与总体概率相同，说明在特定条件下，事件发生的概率不会改变。

4. 本次实验结果表明，条件概率在现实生活中的应用具有广泛性，对理解和解决实际问题具有重要意义。