Générer une distribution d’échantillonnage approximative

Le calcul de la distribution d’échantillonnage exacte n’est possible que dans des situations très simples. Avec seulement cinq dés à huit faces, le nombre de jets possibles est de 8**5, soit plus de trente mille. Lorsque l’ensemble de données est plus complexe, par exemple lorsqu’une variable comporte des centaines ou des milliers de catégories, le nombre de résultats possibles devient trop difficile à calculer de manière exacte.

Dans ce cas, vous pouvez calculer une distribution d’échantillonnage approximative en simulant la distribution d’échantillonnage exacte. En d’autres termes, vous pouvez répéter une procédure de nombreuses fois pour simuler à la fois le processus d’échantillonnage et le processus de calcul de la statistique de l’échantillon.

pandas, numpy et matplotlib.pyplot sont chargés avec leurs alias habituels.