c# – 估计GUID内的数字发生概率

最近我决定调查用 Guid.NewGuid method生成的全球唯一标识符的随机程度(这也是这个问题的范围).我记录了自己在 pseudorandom numbers,pseudorandomness,我很眩目,发现甚至有 random numbers generated by radioactive decay.无论如何,我会让你发现自己更多的细节关于这样有趣的讲座.

为了继续我的问题,GUID的另一件重要的事情是：

V1 GUIDs which contain a MAC address and time can be identified by the
digit “1” in the first position of the third group of digits,for
example {2F1E4FC0-81FD-11DA-9156-00036A0F876A}.

V4 GUIDs use the later algorithm,which is a pseudo-random number.
These have a “4” in the same position,for example
{38A52BE4-9352-453E-AF97-5C3B448652F0}.

将它放在句子中,Guid将始终将数字4(或1,但不在我们的范围内)作为其组成部分之一.

对于我的GUID随机测试,我决定计算一些越来越大的GUID集合中的位数,并将其与数字发生的统计概率进行比较,期望发生.或者至少我希望我做到了(请原谅任何统计公式的错误,我只是尝试我最好的猜测来计算价值).我使用了下面列出的一个小型C#控制台应用程序.

class Program
{
    static char[] digitsChar = "0123456789".ToCharArray();
    static decimal expectedOccurrence = (10M * 100 / 16) * 31 / 32 + (100M / 32);
    static void Main(string[] args)
    {
        for (int i = 1; i <= 10; i++)
        {
            CalculateOccurrence(i);
        }
    }

    private static void CalculateOccurrence(int counter)
    {
        decimal sum = 0;
        var sBuilder = new StringBuilder();
        int localCounter = counter * 20000;
        for (int i = 0; i < localCounter; i++)
        {
            sBuilder.Append(Guid.NewGuid());
        }

        sum = (sBuilder.ToString()).ToCharArray()
                  .Count(j => digitsChar.Contains(j));

        decimal actualLocalOccurrence = sum * 100 / (localCounter * 32);

        Console.WriteLine(String.Format("{0}t{1}",expectedOccurrence,Math.Round(actualLocalOccurrence,3)
            ));
    }
}

以上程序的输出为：

63.671875       63.273
63.671875       63.300
63.671875       63.331
63.671875       63.242
63.671875       63.292
63.671875       63.269
63.671875       63.292
63.671875       63.266
63.671875       63.254
63.671875       63.279

所以即使理论上的发生预计为63.671875％,实际值约在63.2％左右.

这个差异如何解释？我的公式有错吗？ Guid算法中有其他“晦涩”的规则吗？