Échantillonner à partir d’une loi géométrique
Eva possède une pièce biaisée qui n’a une probabilité de tomber sur face que 20 % du temps. Eva lance sa pièce et note le nombre de lancers nécessaires pour obtenir face.
La loi géométrique est parfaitement adaptée pour modéliser le nombre de lancers nécessaires pour obtenir face, avec le taux de succès p défini comme la probabilité d’obtenir face à chaque lancer.
Votre tâche est d’utiliser la loi géométrique pour simuler les lancers de la pièce d’Eva jusqu’à obtenir face 10 000 fois, en enregistrant le nombre de lancers nécessaires à chaque fois. Vous visualiserez ensuite les résultats !
Les éléments suivants ont été importés pour vous : seaborn sous le nom sns, pandas sous le nom pd, le module stats de SciPy sous le nom st, et matplotlib.pyplot sous le nom plt.
Cet exercice fait partie du cours
Simulations de Monte Carlo en Python
Instructions
- Définissez
psur la probabilité de succès appropriée, où le succès correspond à obtenir face. - En utilisant
pcomme probabilité de succès, échantillonnez 10 000 fois à partir de la loi géométriquest.geom.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Set p to the appropriate probability of success
p = ____
# Sample from the geometric distribution 10,000 times
samples = ____
samples_dict = {"nums":samples}
sns.histplot(x="nums", data=samples_dict)
plt.show()