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Échantillons d'un lancer de dé

Travaillez à générer une simulation avec le module numpy. Vous utiliserez le même scénario que dans le diaporama, en simulant des lancers d'un dé standard numéroté de 1 à 6 au moyen de la fonction randint(). Consultez la documentation de cette fonction si vous ne l'avez jamais utilisée.

En partant d'un petit échantillon et en augmentant graduellement la taille, examinez les moyennes obtenues et tirez une conclusion au sujet du théorème sous-jacent.

Cette activité fait partie du cours

S'exercer aux questions d'entrevue en statistiques avec Python

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Instructions de l’exercice

  • Générez un échantillon de 10 lancers de dé avec la fonction randint() et attribuez-le à la variable small.
  • Attribuez la moyenne de l'échantillon à small_mean et affichez le résultat; remarquez à quel point elle se rapproche de la vraie moyenne.
  • De la même façon, créez un plus grand échantillon de 1000 lancers de dé et assignez la liste à la variable large.
  • Attribuez la moyenne du grand échantillon à large_mean et affichez la moyenne; quel théorème est à l'œuvre ici?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

from numpy.random import randint

# Create a sample of 10 die rolls
small = randint(____, ____, ____)

# Calculate and print the mean of the sample
small_mean = ____
print(____)

# Create a sample of 1000 die rolls
large = randint(____, ____, ____)

# Calculate and print the mean of the large sample
large_mean = ____
print(____)
Modifier et exécuter le code