Bonjour
J'ai
Je veux simuler avec la methode de Monte Carlo la somme nexps Bernoulli distrubition. Theoriquement on sait la some de nexps bernoullo distribution de probabilite p=0.4 suit la lois Binomial avec les parametres nexps et p. Je veux comparer les deux.
Je veux comparer l'histograme et la fonction cumulative associte a la distribution binomiale.
Merci d'avance pour vous remarques ... ( J'ai ajoute un second code pour la somme de nexps varibale qui suit la distribtion exponentiel qui donne des bonnes resultats) Pourquoi dans le cas Bernoulli ne fonctionne pas
%% Bernoulii
%% Monte carlo simulation
reps <- 50000
nexps <- 5
p <- 0.4
set.seed(0)
library(LaplacesDemon)
system.time(
x1 <- replicate(reps, sum(rbern(nexps, p)))
) # replicate
require(ggplot2)
ggplot(data.frame(x1), aes(x1)) +
geom_histogram(aes(y=..density ..)) +
stat_function(fun=function(x)d binom(x, nexps, p),
color="red", size=2)
%%% Code Pour la distribution exponentiel fonctionne tres bien
%% some of expensional
%% Monte carlo simulation
reps <- 50000
nexps <- 10
rate <- 0.1
set.seed(0)
system.time(
x1 <- replicate(reps, sum(rexp(n=nexps, rate=rate)))
) # replicate
require(ggplot2)
ggplot(data.frame(x1), aes(x1)) +
geom_histogram(aes(y=..density ..)) +
stat_function(fun=function(x)d gamma(x, shape=nexps, scale=1/rate),
color="red", size=2)
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