计算掷硬币（或掷骰子）的估计平均次数以获得给定的正面和反面序列（或从 1 到 6 的整数序列） 输入是： - 序列（行向量） - 蒙特卡罗模拟的数量 输出是获得输入序列的抛掷/投掷次数的估计（蒙特卡罗）期望值，以及误差的标准偏差（由于模拟的随机性）

一个简单的投掷硬币、骰子模拟器，可以计算投掷指定次数后各种结果的概率并以饼状图显示，使用C#winform编写，有感兴趣的可以联系我免费分享源码，适用于教学

能模拟抛硬币实验并输出报告，实验次数越大越接近50%概率

Excel来解释公式，简单容易理解 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如上图所示。 如果不知道每次抛的是哪个硬币呢？那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。分别计算每组实验中，选择A硬币且正面朝上次数的期望值，选择B硬币且正面朝上次数的期望值；3、（M-step）利用第三步求得的期望值重新计算θA和θB；4、当迭代到一定次数，或者算法收敛到一定精度，结束算法，否则，回到第2步。

抛硬币.py Python

通过matlab编写程序，对经典的抛硬币实验进行仿真

直接双击打开就可模拟抛硬币，非常方便！教概率的时候一定用的着！