Manchmal hat die Geschichte, die unsere Wahrscheinlichkeitsverteilung beschreibt, keine benannte Verteilung. Keine Sorge: In solchen Fällen kannst du sie immer simulieren. Das machen wir in dieser und der nächsten Übung.

In früheren Übungen haben wir uns das seltene Ereignis eines No-Hitters in der Major League Baseball angesehen. Hitting the cycle – wenn ein Batter in einem Spiel alle vier Arten von Hits erzielt – ist ein weiteres seltenes Baseball-Ereignis. Genau wie No-Hitters lässt sich das als Poisson-Prozess modellieren, daher sind die Zeiten zwischen solchen „cycle“-Hits ebenfalls exponentialverteilt.

Wie lange müssen wir warten, bis ein No-Hitter passiert und danach ein Batter den Cycle schafft? Die Idee: Wir warten eine gewisse Zeit auf den No-Hitter, und nach dem No-Hitter warten wir erneut auf das Hitting the cycle. Anders formuliert: Wie lang ist die Gesamtwartezeit, bis zwei verschiedene Poisson-Prozesse nacheinander eintreten? Die Gesamtwartezeit ist die Summe aus der Wartezeit auf den No-Hitter und der Wartezeit auf das Hitting the cycle.

Jetzt schreibst du eine Funktion, die aus der durch diese Geschichte beschriebenen Verteilung sampelt.

CDFs interpretieren

Statistical Thinking in Python (Teil 1)

Interaktive Übung