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  4. Problème : Observer la loi des grands nombres à l’aide d’une simulation sur Python

Observer la loi des grands nombres à l’aide d’une simulation sur Python Problème

Ce contenu a été rédigé par l'équipe éditoriale de Kartable.

Dernière modification : 05/11/2026 - Conforme au programme 2026-2027

La loi des grands nombres exprime le fait que la fréquence de réalisation d'un événement sur l'échantillon s'approche de la probabilité de cet événement.

On lance un dé à 6 faces non truqué :

  •  Si l'on tombe sur un 1, on gagne 1 €.
  •  Si l'on tombe sur 2, 3 ou 4, on gagne 3 €.
  •  Sinon, on gagne 4 €.

 

On note X la variable aléatoire donnant le gain obtenu lors d'un lancer.

Quelle fonction Python permet de générer la variable aléatoire X  ?

Pour tirer un chiffre aléatoire, on peut utiliser la fonction \verb/randint/ du module \verb/random/ qu'on importe comme cela :
\verb* from random import randint *

Il suffit ensuite de vérifier avec une instruction \verb/if - elif - else/ à quel gain le nombre tiré correspond.

Ainsi :

\verb/ from random import randint / 
\verb/ def experience(): / 
\verb/     de = randint(1{,}6) / 
\verb/     # on tire au hasard un nombre entier parmi 1{,}2{,}3{,}4{,}5{,}6 / 
\verb/     if de < 2: / 
\verb/         X = 1 / 
\verb/     elif de < 5: / 
\verb/         X = 3 / 
\verb/     else: / 
\verb/         X = 4 / 
\verb/     return X / 

Quelle est l'espérance théorique de gain de ce jeu de dé ?

L'espérance du jeu est la somme des probabilités multipliées par les gains associés à chaque issue possible.

P(1 €) = P(1) = \dfrac{1}{6}
P(3 €) = P(2) + P(3) + P(4) = \dfrac{1}{6} +  \dfrac{1}{6} +  \dfrac{1}{6} =  \dfrac{3}{6}
P(4 €) = P(5) + P(6) = \dfrac{1}{6} +  \dfrac{1}{6} =  \dfrac{2}{6}

L'espérance est donc E(X) = 1 \times \dfrac{1}{6} + 3 \times \dfrac{3}{6} + 4 \times \dfrac{2}{6} = \dfrac{1+9+8}{6} = \dfrac{18}{6}, soit 3.

Quel programme permet de tracer en bleu des points dont les ordonnées sont les valeurs d'une liste \verb/ L/ ?

Pour tracer des points, on peut utiliser la fonction \verb/plot/ du module graphique \verb/matplotlib/.

Elle prend 3 arguments :

  • les abscisses, que l'on peut générer avec la fonction \verb/range/ ;
  • les ordonnées ;
  • l'aspect.

 

Pour que l'aspect soit des points bleus, on utilise la syntaxe \verb/'b.'/, b pour « bleu » et le . pour indiquer les points.

Ainsi :

\verb/ import matplotlib.pyplot as plt / 
\verb/ plt.plot(list(range(1,len(L)+1)),L,'b.') / 

Quelle fonction permet de tracer l'évolution de la moyenne en fonction du nombre de fois où l'on observe la variable aléatoire X à l'aide la fonction \verb/ experience()/ ?

Tant que l'on n'a pas généré suffisamment d'expériences, on itère à l'aide d'une boucle \verb/while/.

On ajoute dans une liste le résultat de l'expérience aléatoire à l'aide de la fonction \verb/append/. Pour calculer la moyenne des résultats jusqu'à présent, on divise tous les gains précédents par le nombre de tirages jusqu'à présent.

Ainsi :

\verb/ import matplotlib.pyplot as plt /
\verb/ def evolutionMoyenne(experience,nExperiences): / 
\verb/     s = experience() / 
\verb/     n = 1 / 
\verb/     L = [s] # moyenne sur 1 expérience / 
\verb/     while n < nExperiences: / 
\verb/         n = n+1 / 
\verb/         s = s + experience() / 
\verb/         L.append(s/n) # on ajoute la moyenne sur n expériences / 
\verb/     plt.plot(list(range(1,nExperiences+1)),L,'b.') / 
\verb/     plt.plot([1,nExperiences],[3, 3],'r-') / 
\verb/     #3 est l'espérance de gain / 
\verb/     plt.grid() / 
\verb/     plt.show() / 

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Voir aussi
  • Exercice : Identifier une situation de loi des grands nombres
  • Exercice : Lire et comprendre une fonction Python renvoyant la fréquence des succès sur un échantillon
  • Exercice : Estimer une probabilité à l'aide de la loi des grands nombres
  • Exercice : Définir l'univers d'un calcul de probabilité
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