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miage_solution:semaine1_assurance

====== Master 4TYE814U/4TYE808U MIAGE & e-MIAGE -- Processus stochastiques et simulation ====== ===== Séance de travaux dirigé ===== ==== Exercice ==== <color purple/#dedede>On suppose qu'un assure démarre sa vie d'assuré avec un coefficient de 1.0. On fixe un nombre $M$ d'années pendant lesquelles on fait tourner la simulation.</color> <code> repeter M fois calculer le nombre de sinistres de l'assure (selon la loi de Poisson) determiner la nouvelle classe de l'assure </code> Modifier le schéma pour comptabiliser le nombre d'années passées par l'assuré dans chacune des classes de tarifs, qui seront converties en fréquences (probabilités empirique d'y être). --- Les coefficients considérés dans l'exemples varient entre 0.5 et 1.0, il y en a 15. On convient de les numéroter de 0 à 14, depuis 0.5 jusqu'à 1.0. <code> frequence_etats = [0.0 for i in range(15)] </code> On suppose disposer d'un fonction ''Poisson(mu)'' permettant de simuler la loi de Poisson de paramètre $\mu$. La simulation consiste donc à répéter sur $M$ années la "vie" d'un assuré: le nombre de sinistres qu'il a connu, puis de le positionner sur son nouveau coefficient. On comptabilise dans le tableau de fréquences le nombre de fois où l'assuré y passe. <code> frequence_etats = [0.0 for i in range(15)] M = 10000 mu = 0.5 etat = 14 for i in range(M): frequence_etats[etat] += 1 nb_sinistres = Poisson(mu) if nb_sinistres == 0: etat = max(0, etat - 1) else: etat = max(14, etat + nb_sinistres) # afficher les fréquences print map(lambda x: x/M, frequence_etats) </code> --- [[miage:td_intro|Retourner au TD]]

miage_solution/semaine1_assurance.txt · Last modified: 2017/03/28 08:01 by melancon