Моделирование результата теста с множественным выбором дает неожиданные результаты [закрыто] ⇐ Python

[Гость]

Я работал над моделированием проблемы вероятности: < /p>

Предположим, что существует тест, содержащий 180 вопросов. Какова вероятность того, что все ответы неправильно (тест - это тест с множественным выбором, каждый вопрос, содержащий 4 варианта) (также рассмотрите тот факт, что тест просто угадывает) < /p>
< /blockquote>
Я пытался моделировать эту проблему, используя случайный модуль , но есть проблема: большую часть времени правильные ответы были бы намного больше, чем неправильные ответы. Я хотел, чтобы это было совершенно случайным, включая возможность того, что у тестирования есть 100 вопросов неправильно, и всего лишь 80 вопросов правильно. < /P>
Это проблема с моим кодом или это проблема с случайным модуль (как random модуль является генератором случайных чисел псевдо).
import random

j = int(input("Enter simulations: "))
n = int(input("Enter no of questions: "))

def event(n):
L = []
for i in range(n):
s = ["C", "W", "W", "W"]
random.shuffle(s)
L.append(s)
return L

def choose(events, n):
l = []
m = []
for i in events:
l.append(random.choices(i, k=1))
for k in l:
for s in k:
m.append(s)
return m

def check(p):
correct = 0
wrong = 0
for h in p:
if h == "W":
correct += 1
else:
wrong += 1
return correct, wrong

answers = 0
for ghf in range(j):
p = choose(event(n), n)
corrects, wrongs = check(p)
print("Correct answers", corrects, "\n", "Wrong answers", wrongs)
print()
if wrongs == 10:
answers += 1
print("Accuracy", (answers / j) * 100)


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... ed-results