r - 如果在一个函数中我将获得正面的概率设置为 0.7，那么为什么在 100 次投掷后我得到 65 的结果？

Question

我目前正在学习 R，我遇到了这个问题

flips <- sample(c(0,1),100, replace = TRUE, prob = c(0.3,0.7))

flips
  [1] 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1
 [36] 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1
 [71] 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1

 sum(flips)
[1] 65

Answer 1

0.7 的概率并不能保证 70 个正面。这不是您的代码中的错误，而是对统计数据的误解。如果你再运行几次代码，你会发现结果会有所不同，甚至可能超过 70。

一个简单的类比是，即使我们知道用公平硬币正面朝上的概率是 50%，但抛 10 枚硬币并不能保证你有 5 次正面朝上。