Можно поставить задачу, насколько число выпадений в реальности может отклониться от ожидаемого и с какой вероятностью.
Кстати, это очень полезная задача. И
формула Байеса здесь всегда в помощь.
Например, вероятность выпадения орлом "честной монеты" обычно считается 50%. Но можно в это не поверить, обозначить её как

и экспериментально оценить эту
случайную величину. Если в серии бросков монета выпадет орлом

раз и не выпадет орлом

раз, и при этом мы принимаем априорное распределение интересующей нас случайной величины

за равномерное на отрезке
![$[0,1]$ $[0,1]$](https://dxdy-03.korotkov.co.uk/f/a/c/f/acf5ce819219b95070be2dbeb8a671e982.png)
, то по формуле Байеса получим, что апостериорная плотность распределения величины

запишется полиномом вида:

(нужно добавить нормирующий множитель). Т.е. оценка величины

по максимуму вероятности даст

, а оценка по математическому ожиданию (т.е. среднему) даст

.