Modifier l’écart type de lois normales
Vous allez continuer à explorer les tailles des hommes adultes américains, que vous savez désormais suivre une loi normale de moyenne 177 centimètres et d’écart type de huit centimètres.
Dans cet exercice, vous allez également échantillonner à partir d’une loi normale et calculer l’intervalle de confiance à 95 % de la taille moyenne. Mais cette fois, vous allez changer l’écart type à 15 sans modifier la moyenne des tailles. Vous verrez ce qui arrive à la moyenne et à l’intervalle de confiance de la taille moyenne si vous recommencez l’échantillonnage !
Les éléments suivants ont été importés pour vous : random, NumPy sous le nom np, et le module stats de SciPy sous le nom st.
Cet exercice fait partie du cours
Simulations de Monte Carlo en Python
Instructions
- Échantillonnez 1 000 valeurs à partir de la loi normale de moyenne 177 et d’écart type 15 ; stockez les résultats dans
heights_177_15.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
random.seed(1231)
heights_177_8 = st.norm.rvs(loc=177, scale=8, size=1000)
print(np.mean(heights_177_8))
upper = np.quantile(heights_177_8, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_8, 0.025)
print([lower, upper])
# Sample 1,000 times from the normal distribution where the standard deviation is 15
heights_177_15 = ____
print(np.mean(heights_177_15))
upper = np.quantile(heights_177_15, 0.975)
lower = np.quantile(heights_177_15, 0.025)
print([lower, upper])