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Générer et tracer des distributions de Poisson

Dans l’exercice précédent, vous avez calculé quelques probabilités. Passons maintenant à la visualisation de cette distribution.

Rappelez-vous que, sur un certain virage d’autoroute, il y a en moyenne 2 accidents par jour. En supposant que le nombre d’accidents par jour peut être modélisé par une variable aléatoire de Poisson, traçons la distribution.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Fondamentaux des probabilités en Python</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Importez poisson depuis scipy.stats, matplotlib.pyplot sous le nom plt, et seaborn sous le nom sns.
  • Générez un échantillon selon une loi de Poisson avec size=10000 et mu=2.
  • Tracez l’échantillon généré.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import poisson, matplotlib.pyplot, and seaborn
from ____ import ____
import ____ as ____ 
import ____ as ____

# Create the sample
sample = poisson.___(mu=____, size=10000, random_state=13)

# Plot the sample
sns.distplot(____, kde=False)
plt.show()
Modifier et exécuter le code