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Simuler le jeu de dés

Nous savons désormais mettre en œuvre les trois premières étapes d’une simulation. Passons à l’étape suivante : l’échantillonnage aléatoire répété.

Simuler un résultat une seule fois ne nous dit pas à quelle fréquence nous pouvons nous attendre à observer ce résultat. Pour le jeu de dés de l’exercice précédent, c’est bien d’avoir gagné une fois. Mais si nous voulons estimer combien de fois nous pourrions gagner en rejouant ce jeu plusieurs fois, il faut répéter de nombreuses fois le processus d’échantillonnage aléatoire. Répéter ce processus aide à comprendre et à visualiser l’incertitude intrinsèque et à décider des prochaines étapes.

À l’issue de cet exercice, vous saurez mettre en œuvre la quatrième étape d’une simulation : échantillonner de manière répétée et générer des résultats.

Cet exercice fait partie du cours

Simulation statistique en Python

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Instructions

  • Définissez sims à 100 répétitions et initialisez wins à 0.
  • Écrivez une boucle for pour répéter les lancers de dés.
  • Affectez à outcomes le résultat de deux lancers de dé.
  • Si les deux dés affichent le même nombre, incrémentez wins de 1.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Initialize model parameters & simulate dice throw
die, probabilities, num_dice = [1,2,3,4,5,6], [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6], 2
sims, wins = ____, ____

for i in range(sims):
    outcomes = ____ 
    # Increment `wins` by 1 if the dice show same number
    if ____: 
        wins = wins + 1 

print("In {} games, you win {} times".format(sims, wins))
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