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Lancer un dé équilibré

Une fois que vous maîtrisez les bases de la conception d’une simulation, vous pouvez l’appliquer à n’importe quel système ou processus. Nous allons maintenant voir comment chaque étape s’implémente à l’aide de quelques exemples simples.

Comme nous l’avons vu, une simulation repose sur des tirages aléatoires répétés. La première étape consiste donc à obtenir un échantillon aléatoire. Une fois que nous l’avons, il suffit de répéter le processus plusieurs fois. Cet exercice vous aide à comprendre comment obtenir un seul échantillon aléatoire. Nous l’étudierons dans le contexte du lancer d’un dé équilibré à six faces.

À la fin de cet exercice, vous saurez mettre en œuvre les deux premières étapes d’une simulation : définir une variable aléatoire et attribuer des probabilités.

Pour la suite du cours, regardez dans le shell IPython pour connaître la graine aléatoire qui a été définie.

Cet exercice fait partie du cours

Simulation statistique en Python

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Instructions

  • Construisez un dé à six faces sous forme de liste de tous les résultats possibles et assignez-la à la variable die.
  • Définissez la probabilité que chacune des six faces ait la même chance d’apparaître et assignez-la à la variable probabilities.
  • Enfin, utilisez np.random.choice() pour simuler un lancer unique du dé et enregistrez le résultat dans la variable outcome.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Define die outcomes and probabilities
die, probabilities, throws = [____], [____], 1

# Use np.random.choice to throw the die once and record the outcome
outcome = ____(___, size=____, p=____)
print("Outcome of the throw: {}".format(outcome[0]))
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