Abaixo temos um código Scilab (com poucos comentários e não otimizado) que resolve esse problema.
clc; N=180000; // N "grande" para permitir uma boa estatística
x = rand(1,N,'u'); // Gerando números entre 0 e 1
for k=1:N
if x(k)>0.5 then x(k)=1; end; // vitória
if x(k)<0 .2="" derrota="" end="" k="" p="" then="" x=""> if (x(k)>0.2)&(x(k)<0 .5="" empate="" end="" k="" nbsp="" p="" then="" x="">end;
tam=0; // tamanho da sequência
sv=0; // soma de vitórias
sd=0; // soma de derrotas
vt = []; // vetor com o tamanho das sequências
for k=1:N
if x(k)==1 then sv=sv+1; tam=tam+1; sd = 0; end; // soma vitórias
if x(k)==0 then sd=sd+1; tam=tam+1; sv=0; end; // soma derrotas
if x(k)==0.5 then tam=tam+1; end; // conta os empates
if sv==3 then sv=0; vt=[vt, tam]; tam=0; sd=0; end; // sequência vitoriosa obitida
if sd==3 then sd=0; vt=[vt,tam]; tam=0; sv=0; end; //sequência de derrotas obitida
end;
disp([N, sum(vt), min(vt), mean(vt), max(vt), variance(vt)]); // resultados
close; histplot(25,vt); // gráfico do histograma (frequência)
0>0>
150000. 149997. 3. 7.9254465 56. 26.486013
Tamanho mínimo da sequência: 3 (como já esperado).
Tamanho médio das sequências: 7,925 (valor aproximado)
Tamanho máximo nessa simulação: 56
Variância do tamanho das sequências: 26,49 (aproximadamente)
* Desafio: calcular os valores teóricos para o tamanho médio e a variância!
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