コインフリッピング - ランダムな結果を返す

Question

これはすでに投稿されている場合は私を許し:)私は効率的なソリューションを考えることを試みている一日中私の頭の中で立ち往生問題がありました。基本的にこの問題は次のとおりです。30億回のコイン払いをしなければならないと想像してください。可能な解決策の1つは、forループを30億回繰り返すことで、ヘッドとテールの数を記録してヘッドを返すことです。これは明らかに非効率的なソリューションです。私は二項確率を考えましたが、この問題を解決するためにどこに来るのかわかりませんでした。

例えば、NumberOfHeads（フリップ）関数でほとんどの時間（統計的に）を入力すると、フリップ/ 2の周りの数字が返される可能性があります。しかし、フリップス= 30億と言うと、決してそれは1000の頭部か何かを戻すかもしれない）。私はうまく私を悩まされているものを説明したいと思っています:)すべての応答のおかげで。

Answer 1

ここでscipy.stats.binomを使用できます。以下の関数は、各（bernoulli）トライアルで公正なコインフリップを持つランダムにサンプリングされた二項分布から頭の数を返します。ここ

import scipy.stats as scs 
def num_heads(num_flips): 
    flips = scs.binom(n=num_flips, p=0.5) 
    return np.asscalar(flips.rvs(1)) 

num_heads(3000000000) 
# 1499985766 

.rvs()はランダム変量の略です。

ソースを見なければ、私はその後、（0〜UからPを選択すると、逆CDFを取って、分析二項CDF P = CDF（x）のを使用している乱数生成を推測するつもりです、1）分布。その方法について詳しくは、Downey - ThinkStats - 5.6節を参照してください。開示：私はよくあるように、私は完全に間違っているかもしれません。