अगर आपके पास कहानी है, तो आप उसे सिमुलेट कर सकते हैं!

कभी-कभी, हमारी प्रायिकता डिस्ट्रीब्यूशन का वर्णन करने वाली कहानी के साथ कोई नामित डिस्ट्रीब्यूशन नहीं होता। ऐसे मामलों में घबराइए नहीं! आप हमेशा इसे सिमुलेट कर सकते हैं। हम यह इस अभ्यास और अगले में करेंगे.

पिछले अभ्यासों में, हमने मेजर लीग बेसबॉल में नो-हिटर जैसे दुर्लभ इवेंट को देखा था। हिटिंग द सायकल, जब एक बल्लेबाज एक ही गेम में चारों तरह के हिट कर ले, भी एक दुर्लभ बेसबॉल इवेंट है। नो-हिटर की तरह, इसे Poisson प्रोसेस के रूप में मॉडल किया जा सकता है, इसलिए सायकल वाले हिट्स के बीच का समय भी Exponentially डिस्ट्रीब्यूटेड होता है.

हमें एक नो-हिटर देखने के लिए और उसके बाद बल्लेबाज को सायकल हिट करते देखने के लिए कितना इंतजार करना होगा? विचार यह है कि हमें पहले नो-हिटर के लिए कुछ समय इंतजार करना है, और फिर नो-हिटर के बाद सायकल के लिए इंतजार करना है। दूसरे शब्दों में, दो अलग-अलग Poisson प्रोसेसेज़ के लगातार आगमन के लिए कुल वेटिंग टाइम क्या है? कुल वेटिंग टाइम = नो-हिटर के लिए इंतजार का समय + सायकल हिट के लिए इंतजार का समय.

अब, आप इस कहानी से वर्णित डिस्ट्रीब्यूशन से सैंपल लेने के लिए एक फंक्शन लिखेंगे.