Modifier l'écart type des lois normales
Vous allez continuer d'explorer la taille des hommes adultes américains, que vous savez maintenant suivre une loi normale avec une moyenne de 177 centimètres et un écart type de huit centimètres.
Dans cet exercice, vous allez aussi échantillonner à partir d'une loi normale et calculer l'intervalle de confiance à 95 % de la taille moyenne. Mais cette fois, vous changerez l'écart type à 15 sans modifier la moyenne des tailles. Vous verrez ce qui arrive à la moyenne et à l'intervalle de confiance de la taille moyenne si vous refaites l'échantillonnage!
Les éléments suivants ont été importés pour vous : random, NumPy sous np, et le module stats de SciPy sous st.
Cette activité fait partie du cours
Simulations de Monte-Carlo en Python
Instructions de l’exercice
- Échantillonnez 1 000 fois une loi normale dont la moyenne est 177 et l'écart type est 15; stockez le résultat dans
heights_177_15.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
random.seed(1231)
heights_177_8 = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=1000)
print(np.mean(heights_177_8))
upper = np.quantile(heights_177_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_8, 0.025)
print([lower, upper])
# Sample 1,000 times from the normal distribution where the standard deviation is 15
heights_177_15 = ____
print(np.mean(heights_177_15))
upper = np.quantile(heights_177_15, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_15, 0.025)
print([lower, upper])