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Simulation en utilisant la methode de monte carlos et la loi normale

Page CSimulation en utilisant la méthode de Monte Carlos et la loi normale La loi normale La loi normale ou distribution normale dé ?nit une représentation de données selon laquelle la plupart des valeurs sont regroupées autour de la moyenne et les autres s'en écartent symétriquement des deux côtés ? Les lois normales sont parmi les lois de probabilité les plus utilisées pour modéliser des phénomènes naturels issus de plusieurs événements aléatoires Une loi normale est une loi de probabilité absolument continue qui dépend de deux paramètres son espérance un nombre réel noté ? et son écart type un nombre réel positif noté ? Le programme Page CCe programme nous donne le graphe suivant La méthode de Monte Carlos La simulation Monte Carlo est une technique mathématique informatisée on appel méthodes de Monte-Carlo les techniques permettant d ? évaluer une quantité déterministe à l ? aide de l ? utilisation de tirages aléatoires Le terme méthode de Monte-Carlo ou méthode MonteCarlo désigne une famille de méthodes algorithmiques visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires c'est-à-dire des techniques probabilistes Le nom de ces méthodes qui fait allusion aux jeux de hasard pratiqués au casino de Monte-Carlo Il faut cependant poser le problème le modéliser de sorte que la quantité à rechercher s ? exprime comme l ? espérance d ? une variable aléatoire X notée E X Une variable aléatoire est le résultat d ? une expérience soumise au hasard son espérance est schématiquement ce que l ? on s ? attend à trouver en moyenne si l ? on répète l ? expérience un grand nombre de fois Page CL ? incertitude de la masse par la méthode de monte Carlos Le programme clear all close all clc p M massrc random 'norm' M dmassrc random 'norm' M air random 'unif' M densv random 'unif' M densr random 'unif' M nommass air y massrc dmassrc air-air densv- densr -nommass y sort y ymean mean y ystd std y ymean ystd hist y title 'simulation d une masse' ylabel 'e ?ectifs' xlabel 'valeurs' r round M -p arrondi à l'entier le plus proche y low y r p M mass rc random 'norm' M dmass rc random 'norm' M air random 'unif' M dens w random 'unif' M loi unif de parametres a- a air random 'unif' M dens r random 'unif' M nom mass air ?gure subplot hist mass rc title 'mass rc' subplot hist dmass rc title 'dmass rc' subplot hist dens r title 'dens r' subplot hist dens w title 'dens w' y low s round M p yhigh y s yhigh U y s -y r k U y std erreur k- erreur k- Page CRésultat ymean ystd ylow yhigh U k erreur erreur Résolution graphique Ce code permet de ??Dé ?nir le niveaux de con ?ance ??Dé ?nir le nombre de simulation ??Dé ?nir les paramètres du modèle masse nominale densité d ? air nominale ??Dé ?nir la loi normale de