BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Bir hikâyen varsa, simüle edebilirsin!

Bazen, bir olasılık dağılımını anlatan hikâyenin bilinen bir adı olmaz. Böyle durumlarda endişelenme! Her zaman simüle edebilirsin. Bunu bu egzersizde ve sonraki egzersizde yapacağız.

Önceki egzersizlerde, Major League Baseball'daki no-hitter’ların (rakip takıma hiç isabet vermeme) nadir olayını inceledik. Tek bir maçta bir oyuncunun dört çeşit vuruşun hepsini yapması olan hitting the cycle da başka bir nadir beyzbol olayıdır. No-hitter’lar gibi bu da bir Poisson süreciyle modellenebilir, dolayısıyla cycle vuruşları arasındaki zamanlar da Üstel dağılımlıdır.

Bir no-hitter'ı görüp sonrasında bir oyuncunun cycle yapmasını görmek için ne kadar beklemeliyiz? Fikir şu: Önce no-hitter için bir süre beklememiz gerekiyor, ardından no-hitter’dan sonra cycle için beklememiz gerekiyor. Başka bir deyişle, ardışık olarak iki farklı Poisson sürecinin gerçekleşmesi için toplam bekleme süresi nedir? Toplam bekleme süresi, no-hitter için beklenen süre ile cycle için beklenen sürenin toplamıdır.

Şimdi, bu hikâyenin tarif ettiği dağılımdan örnekleme yapan bir fonksiyon yazacaksın.

Bu egzersiz

Python ile İstatistiksel Düşünme (Bölüm 1)

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Çağrı imzası successive_poisson(tau1, tau2, size=1) olan ve bir no-hitter ile cycle vuruşu için bekleme süresini örnekleyen bir fonksiyon tanımla.
    • Üstel dağılımdan, tau1 ile parametrelenmiş şekilde no-hitter için bekleme süreleri (sayısı size kadar örnek) çek ve t1 değişkenine ata.
    • Üstel dağılımdan, tau2 ile parametrelenmiş şekilde cycle için bekleme süreleri (sayısı size kadar örnek) çek ve t2 değişkenine ata.
    • Fonksiyon, iki olayın bekleme sürelerinin toplamını döndürsün.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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
Kodu Düzenle ve Çalıştır