Vamos comparar duas moedas uma honesta \(p=0.5\) e outra desonesta \(p=0.6\)
#Moeda Honesta
sample.spaceh <- c(0,1)
thetah <- 0.5 # moeda honesta
flipsh <- function(v){ sample(sample.spaceh,
size = v,
replace = TRUE,
prob = c(thetah, 1 - thetah))}
# Jogar uma moeda 100 vezes
flipsh(100)
## [1] 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0
## [36] 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 1
## [71] 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1
hist(flipsh(10000),breaks=2,col="orange")
#Moeda Desonesta
sample.spaced <- c(0,1)
thetad <- 0.4 # moeda honesta
flipsd <- function(v){ sample(sample.spaced,
size = v,
replace = TRUE,
prob = c(thetad, 1 - thetad))}
# Jogar uma moeda 100 vezes
flipsd(100)
## [1] 1 1 0 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0
## [36] 1 0 1 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0
## [71] 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1
hist(flipsd(10000),breaks=2,col="orange")
Vamos ver qual a frequĂȘncia na qual a desonesta ganha \(1\), empates \(0\) e quantas vezes a honesta ganha \(-1\).
table(flipsd(100000)-flipsh(100000))/100000
##
## -1 0 1
## 0.20032 0.50089 0.29879
# Para essa moedas o numero de lançamentos es tå limitado a
maxi=100000
uni<-runif(maxi,0,1)
funhonesta<-function(v){ if(v>0.5) 1 else 0 }
fundishonesta<-function(v){ if(v>0.4) 1 else 0 }
flips.aco.h<-function(v){ as.vector(t( sapply(uni[1:v],funhonesta)))}
flips.aco.d<-function(v){as.vector(t( sapply(uni[1:v],fundishonesta)))}
Histograma da Honesta
hist(flips.aco.h(10000),breaks=2)
Histograma da Disonesta
hist(flips.aco.d(10000),breaks=2)
Vamos ver qual a frequĂȘncia na qual a desonesta ganha \(1\), empates \(0\) e quantas vezes a honesta ganha \(-1\).
table(flips.aco.d(10000)-flips.aco.h(10000))/10000
##
## 0 1
## 0.9013 0.0987