Deux lois normales indépendantes

Rohit a deux emplois en freelance. La rémunération de chaque emploi suit deux lois normales indépendantes :

income1 pour le premier emploi de Rohit a une moyenne de 500 \( et un écart type de 50 \)
income2 pour le second emploi de Rohit a une moyenne de 1 000 \( et un écart type de 200 \)

Rohit vous a demandé de l'aider à simuler ses revenus afin qu'il puisse mieux planifier ses dépenses. Vous allez utiliser un échantillonnage pour trouver l'intervalle de confiance à 95 % du revenu total de Rohit provenant des deux emplois.

Vous allez effectuer des simulations à l'aide de lois normales, probablement la distribution de probabilité la plus importante en simulation de Monte Carlo.

Les éléments suivants ont déjà été importés pour vous : NumPy sous le nom np et le module stats de SciPy sous le nom st.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Simulations de Monte Carlo en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

Utilisez st.norm.rvs() pour échantillonner 1 000 fois à partir de la loi normale, en définissant la moyenne et l'écart type appropriés et en assignant les résultats à income1 et income2.
Approximiez total_income en additionnant income1 et income2.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Sample from the normal distribution
income1 = ____
income2 = ____

# Define total_income
total_income = ____
upper = np.quantile(total_income, 0.975)
lower = np.quantile(total_income, 0.025)
print([lower, upper])

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