Simuler un échantillon d’une variable aléatoire à l'aide d'un algorithme Problème

Une loi de Bernoulli de paramètre p avec pour succès la valeur −1 et pour échec la valeur 2

Une loi de binomiale de paramètres \mathcal{B}(n, 0{,}5) 

Une loi normale de paramètres \mathcal{N}\left(0{,}5, \dfrac{1}{n} \right) 

Une loi uniforme sur \{ −1 ; 2 \}

from random import random

def simul(p):

    t=random.random()
    if (t < p) :
        return −1
    else:
        return 2

from random import random

def simul(p):

    t=random.random()
    if (t > p): 
        return −1
    else: 
        return 2

from random import random 

def simul(p): 

    t=random.randint(p) 
    if (t < p): 
        return −1
    else: 
        return 2 

from random import random 

def simul(p): 

    t=random.normal(p) 
    if (t < p): 
        return −1 
    else: #
        return 2 

\verb# from random import random #

\verb# def echantillon(n,p): #

\verb#    l = [] #

\verb#    for i in range(n): #

\verb#       X = simul(p) #

\verb#       l.append(X) #

\verb#    return(l) #

\verb# from random import random #

\verb# def echantillon(n,p): #

\verb#    l = [] #

\verb#    for i in range(n): #

\verb#       X = simul(p) #

\verb#       l.append(X) #

\verb#    return(X) #

\verb# from random import random #

\verb# def echantillon(n,p): #

\verb#    l = [] #

\verb#    for i in range(n): #

\verb#       X = simul(i) #

\verb#       l.append(X) #

\verb#    return(l) #

\verb# from random import random #

\verb# def echantillon(n,p): #

\verb#    l = [] #

\verb#    for i in range(n): #

\verb#       X = simul(i) #

\verb#       l.append(X) #

\verb#    return(X) #