Deux distributions normales indépendantes
Rohit a deux emplois à la pige. La rémunération de chaque emploi suit deux distributions normales indépendantes :
income1pour le premier emploi de Rohit a une moyenne de 500 \( et un écart type de 50 \)income2pour le deuxième emploi de Rohit a une moyenne de 1 000 \( et un écart type de 200 \)
Rohit vous a demandé de l'aider à simuler son revenu afin qu'il puisse bien planifier ses dépenses. Vous allez utiliser l'échantillonnage pour trouver l'intervalle de confiance à 95 % du revenu total de Rohit provenant des deux emplois.
Vous allez effectuer des simulations à l'aide de distributions normales, probablement la distribution de probabilité la plus importante utilisée en simulation de Monte Carlo.
Les éléments suivants ont été importés pour vous : 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
- Utilisez
st.norm.rvs()pour échantillonner 1 000 fois à partir de la distribution normale, en définissant la moyenne et l'écart type appropriés et en assignant les résultats àincome1etincome2. - Approximiez
total_incomeen additionnantincome1etincome2.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Sample from the normal distribution
income1 = ____
income2 = ____
# Define total_income
total_income = ____
upper = np.quantile(total_income, 0.975)
lower = np.quantile(total_income, 0.025)
print([lower, upper])