Dans cet exercice, vous continuerez à travailler avec le DataFrame house_price_size, qui a été chargé pour vous. Rappelons que house_price_size contient deux colonnes nommées price et size représentant, dans cet ordre, le prix et la superficie des maisons.

Après avoir exploré le DataFrame house_price_size, vous soupçonnez qu'il s'agit d'une distribution normale multivariée, puisque price et size semblent chacune suivre une distribution normale. En vous basant sur la matrice de covariance calculée à l'exercice précédent, vous pouvez maintenant effectuer un échantillonnage selon une distribution normale multivariée avec une structure de covariance définie !

Pour effectuer un échantillonnage normal multivarié avec une covariance définie, vous aurez besoin des informations suivantes :

price a une moyenne de 20 et size a une moyenne de 500
price a une variance de 19 et size a une variance de 50 000
La covariance entre price et size est de 950
Vous réaliserez 5 000 tirages

Les importations suivantes ont été effectuées pour vous : seaborn sous le nom sns, pandas sous le nom pd, numpy sous le nom np, matplotlib.pyplot sous le nom plt et scipy.stats sous le nom st.

Étapes des simulations de Monte Carlo

Simulations de Monte-Carlo en Python

Exercice interactif pratique