Échantillonner à partir d'une loi géométrique
Eva a une pièce biaisée qui donne pile seulement 20 % du temps. Eva lance sa pièce et consigne le nombre de lancers nécessaires pour obtenir pile.
La loi géométrique convient parfaitement pour modéliser le nombre de lancers requis pour obtenir pile, avec un taux de réussite p défini comme la probabilité d'obtenir pile à chaque lancer.
Votre tâche est d'utiliser la loi géométrique pour simuler les lancers de la pièce d'Eva jusqu'à obtenir pile 10 000 fois, en notant le nombre de lancers nécessaires pour obtenir pile à chaque simulation. Ensuite, vous visualiserez les résultats!
Les éléments suivants ont été importés pour vous : seaborn sous sns, pandas sous pd, le module stats de SciPy sous st, et matplotlib.pyplot sous plt.
Cette activité fait partie du cours
Simulations de Monte-Carlo en Python
Instructions de l’exercice
- Définissez
pà la probabilité de réussite appropriée, où la réussite correspond à obtenir pile. - En utilisant
pcomme probabilité de réussite, échantillonnez à partir de la loi géométriquest.geom10 000 fois.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()