fatal_error a écrit:@sylviel, ok merci, je vais regarder chi2 voir si ca détecte bien
LB2 a écrit:fatal_error a écrit:@sylviel, ok merci, je vais regarder chi2 voir si ca détecte bien
il faudrait préciser : chi2 d'indépendance et pas chi2 d'adéquation à une loi donnée (qui existe aussi)
"Donc après 5 faces je peux jouer F ou P avec des chances idem"
Sauf que la probabilité d'avoir 6 Face en suivant est 1/64 et que donc la probabilité d'avoir Pile après 5 Face est 1-1/64. Moi, je choisis Pile.
import numpy as np
Nb_simu = 100000
Nb_pile_successif = 5
Rnd = np.random.binomial(1,0.5,(Nb_simu,Nb_pile_successif+1))
# Nb_simu tirage de Nb_piles_successif+1 Bernoulli équilibré,
# avec la convention 1 <-> pile et 0 <-> face
# Imprimer le tableau des tirages
#print(Rnd)
# nombre de tirages démarrant par Nb_piles_successif
N = np.count_nonzero(np.sum(Rnd[:,:Nb_pile_successif],axis = 1) == Nb_pile_successif)
# nombre de tirages démarrant par Nb_piles_successif et ayant un nouveau pile
n = np.count_nonzero(np.sum(Rnd,axis = 1) == Nb_pile_successif +1)
print("Sur ",Nb_simu,"tirages de ", Nb_pile_successif+1, "lancer de pièces")
print(N, " commence par ", Nb_pile_successif ," pile successif (soit ", round(100*N/Nb_simu,2),"%)")
print("et parmi ceux là", n, " continue avec un nouveau pile", "(soit ", round(100*n/N,2),"%)")
2:end) (idem on a décalé X) au lieu de prendre une valeur sur deux, on observe également la dépendancedef conting(s):
...
for k in range(0, len(s)-1):
i = k
Poncargues a écrit:Honnêtement, le site en question a l'air parodique.
Je vois pas trop pourquoi vous perdez du temps avec ça.
On prend une série de F et P, elle est très décalée en déficit de face.
Série suivante sera décalée en excès petit, moyen , grand de face, le F/n va se rapprocher de 1/2
Série suivante une chance sur deux va etre encore en déficit de face,
et bien si les décalages les plus fréquents sont pres de la moyenne,
on va moyenner du tres décalé avec un moins décalé, donc on se rapproche du théorique.
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