টিইডিতে পিটার ডোনেলি-এর আলাপ দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে , যেখানে তিনি আলোচনা করেছেন যে কোনও নির্দিষ্ট প্যাটার্নটি মুদ্রা টসসের ধারাবাহিকতায় প্রদর্শিত হতে কতক্ষণ সময় লাগবে, আমি নিম্নলিখিত স্ক্রিপ্টটি আরে তৈরি করেছিলাম। দুটি নিদর্শন 'এইচটি' এবং 'htt' দেওয়া হয়েছে, এটি আপনি এই নিদর্শনগুলির মধ্যে একটি আঘাত করার আগে এটি গড়ে কত দিন নেয় (অর্থাৎ কত মুদ্রা টস করে) তা গণনা করে।
coin <- c('h','t')
hit <- function(seq) {
miss <- TRUE
fail <- 3
trp <- sample(coin,3,replace=T)
while (miss) {
if (all(seq == trp)) {
miss <- FALSE
}
else {
trp <- c(trp[2],trp[3],sample(coin,1,T))
fail <- fail + 1
}
}
return(fail)
}
n <- 5000
trials <- data.frame("hth"=rep(NA,n),"htt"=rep(NA,n))
hth <- c('h','t','h')
htt <- c('h','t','t')
set.seed(4321)
for (i in 1:n) {
trials[i,] <- c(hit(hth),hit(htt))
}
summary(trials)
সংক্ষিপ্ত পরিসংখ্যান নিম্নরূপ:
hth htt
Min. : 3.00 Min. : 3.000
1st Qu.: 4.00 1st Qu.: 5.000
Median : 8.00 Median : 7.000
Mean :10.08 Mean : 8.014
3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:10.000
Max. :70.00 Max. :42.000
আলাপে এটি ব্যাখ্যা করা হয়েছে যে মুদ্রার টসসের গড় সংখ্যা দুটি প্যাটার্নের জন্য আলাদা হবে; যেমনটি আমার সিমুলেশন থেকে দেখা যায়। কয়েকবার আলাপ দেখেও আমি এখনও বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই পাচ্ছি না কেন এটি হবে। আমি বুঝতে পেরেছি যে 'এইচটি' নিজেই ওভারল্যাপ হয়ে গেছে এবং স্বজ্ঞাতভাবে আমি ভাবব যে আপনি 'এইচটি' এর আগে 'htt' এর চেয়ে শীঘ্রই আঘাত হানবেন, তবে এটি এমন নয়। যদি কেউ আমার কাছে এটি ব্যাখ্যা করতে পারে তবে আমি সত্যিই এটির প্রশংসা করব।
