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a guest Apr 23rd, 2019 65 Never
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  1. #Exercice 3
  2. n=10^6
  3. Z<-rnorm(n,0,1)
  4. Z
  5. 1-pnorm(4.5)
  6. #Estimateur basique := E((1/n)*somme de 1 à n de indicateur(Xi>4.5))
  7. #produire n v.a suivant une loi normale centrée réduite
  8. X<-rnorm(n)
  9. #moyenne basique (estimateur basique)
  10. #as.numeric permet de convertir les booléens en valeurs numériques
  11. mean(as.numeric(X>4.5))
  12. E<-rexp(1)
  13. #pour trouver la densité de Y il faut retomber sur la fonction de répartition de E qui suit une loi exponentielle de paramètre 1
  14. #P(Y<)
  15. N.sim=10^4
  16. Y<-4.5+rexp(N.sim,1)
  17. Ind<-Y>4.5
  18. X<-rep(NA,N.sim)
  19. for (i in 1:N.sim){
  20.   X[i]<-Ind[i]*(1-pnorm(4.5)/exp(4.5-Y[i]))
  21. }
  22. mean(X)
  23.  
  24.  
  25.  
  26. while (i<=N.sim){
  27.   Y<-4.5+rexp(1)
  28.   if (Y>4.5){
  29.     X[i]<-(1-pnorm(4.5)/exp(4.5-Y))
  30.     i<-i+1
  31.   }
  32. }
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