Dacă ai o poveste, o poți simula!

Uneori, fenomenul descris de distribuția noastră de probabilitate nu corespunde niciunei distribuții cu nume consacrat. În astfel de cazuri, nu-ți face griji! Poți întotdeauna să îl simulezi. Vom face asta în acest exercițiu și în cel următor.

În exercițiile anterioare, am analizat evenimentul rar al jocurilor fără lovituri (no-hitter) din Major League Baseball. Hitting the cycle – când un jucător reușește toate cele patru tipuri de lovituri într-un singur meci – este un alt eveniment rar în baseball. La fel ca no-hitter-urile, acesta poate fi modelat ca un proces Poisson, deci timpii dintre aceste evenimente sunt și ei distribuiți exponențial.

Cât timp trebuie să așteptăm să vedem un no-hitter și apoi un hitting the cycle? Ideea este că trebuie să așteptăm un anumit timp pentru no-hitter, iar după acesta, să așteptăm pentru hitting the cycle. Cu alte cuvinte, care este timpul total de așteptare pentru apariția succesivă a două procese Poisson diferite? Timpul total de așteptare este suma timpului așteptat pentru no-hitter și a timpului așteptat pentru hitting the cycle.

Acum vei scrie o funcție care eșantionează din distribuția descrisă de această poveste.

Acest exercițiu face parte din cursul

Gândire statistică în Python (Partea 1)

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește o funcție cu semnătura successive_poisson(tau1, tau2, size=1) care eșantionează timpul de așteptare pentru un no-hitter și un hitting the cycle.
- Generează timpii de așteptare (size eșantioane) pentru no-hitter dintr-o distribuție exponențială parametrizată cu tau1 și atribuie rezultatul la t1.
- Generează timpii de așteptare (size eșantioane) pentru hitting the cycle dintr-o distribuție exponențială parametrizată cu tau2 și atribuie rezultatul la t2.
- Funcția returnează suma timpilor de așteptare pentru cele două evenimente.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

def successive_poisson(tau1, tau2, size=1):
    """Compute time for arrival of 2 successive Poisson processes."""
    # Draw samples out of first exponential distribution: t1
    t1 = ____(____, ____)

    # Draw samples out of second exponential distribution: t2
    t2 = ____(____, ____)

    return t1 + t2

Editează și rulează codul