Dans cet exercice, vous continuez à travailler avec le DataFrame house_price_size, qui a été chargé pour vous. Pour rappel, house_price_size contient deux colonnes, price et size, représentant respectivement le prix et la superficie des maisons.

Après avoir exploré le DataFrame house_price_size, vous soupçonnez qu’il suit une loi normale multivariée, car price et size semblent chacun suivre une loi normale. En vous appuyant sur la matrice de covariance calculée dans l’exercice précédent, vous pouvez désormais effectuer un échantillonnage selon une loi normale multivariée avec une structure de covariance définie !

Pour réaliser cet échantillonnage avec covariance définie, vous aurez besoin des informations suivantes :

price a une moyenne de 20 et size a une moyenne de 500
price a une variance de 19 et size a une variance de 50 000
La covariance entre price et size est de 950
Vous effectuerez 5 000 tirages

Les imports suivants ont été effectués pour vous : seaborn sous le nom sns, pandas sous le nom pd, numpy sous le nom np, matplotlib.pyplot sous le nom plt, et scipy.stats sous le nom st.

Étapes des simulations de Monte Carlo

Simulations de Monte Carlo en Python

Exercice interactif pratique