Utilisation de la Fonction random()

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Envoyé par Artemus24

Je pense que tu as une méconnaissance des lois mathématiques régissant les statistiques et les probabilités.

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Si je comprends la définition, mais il me semblait que ce n’était pas cela qui était discuté sous ce terme, mais j’ai peut être mal compris.

@ Guesset : quand je dis "uniforme", je sous-entends que chaque tirage a la même probabilité d'être tiré sur le long terme. Plus le nombre des tirages est grand et plus la fréquence va tendre vers la probabilité. Inversement, pour un petit nombre de tirages, tu peux avoir d'importantes fluctuations. Il faut faire la distinction entre l'aspect théorique mathématique des probabilités (dont je parlais) et celle que l'on observe en statistique dans un échantillon (ce dont tu parles). Sinon, oui, tu as raison.

@ Jay M : à vrai dire, je ne sais pas ce que tu as compris.

@+

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Envoyé par Artemus24

@ Jay M : à vrai dire, je ne sais pas ce que tu as compris.

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Je pensais (mais à la relecture je vois que c'est à tort) qu'il évoquait l'idée que tous les n tirages on aurait eu les n valeurs.

Bonjour,

Illustrons la différence entre la probabilité d'une répartition équilibré et le nombre de répartitions équilibrés pour n tirages avec un pile ou face.

Mettons de côté les tirages de n impairs qui ne sauraient être équilibrés quelque soit la valeur de n. Pour n=2k, la probabilité d'avoir une sortie équilibrée est P(n/2) = C(n, n/2) / 2ⁿ. En prenant, l'approximation n! = sqrt(2PI.n)(n/e)ⁿ on obtient P(n/2) = 2/sqrt(2PI.n).

Donc la probabilité d'avoir une sortie équilibrée décroit quand n croit, mais le nombre croit. Si on multiplie n par 4, P_4n(4n/2) = P_n(n/2)/2 (approximativement), mais le nombre de tirages équilibrés est multiplié par 2^3n-1.

Oui. Plus mais moins 8-)

Salutations

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Envoyé par Guesset

Oui. Plus mais moins 8-)

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C’est comme l’Emmental : plus on a de fromage, plus il y a de trous, et plus il y a de trous, moins il y a de fromage.

donc plus on a de fromage, moins on a de fromage...

:D

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Envoyé par Jay M

Je pensais (mais à la relecture je vois que c'est à tort) qu'il évoquait l'idée que tous les n tirages on aurait eu les n valeurs.

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Ce que tu évoques ici est un retour à l'équilibre (le même nombre de sorties). Oui, ça peut arriver, mais cela sera moins fréquent sur le long terme.

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Envoyé par Jay M

C’est comme l’Emmental

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Au moins tu ne t'ai pas trompé car l'Emmental est français et possède des trous. Tandis que le gruyère est Suisse et ne possède pas de trous.

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Envoyé par Jay M

plus on a de fromage, plus il y a de trous, et plus il y a de trous, moins il y a de fromage.

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Oui, mais le rapport surface des trous sur surface en fromage reste constante.

Grand fan des fromages français :) (même si j’aime bien le gruyère aussi)

Citation:

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Envoyé par Artemus24

Au moins tu ne t'aies pas trompé car l'Emmental est français et possède des trous. Tandis que le gruyère est Suisse et ne possède pas de trous.

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Le gruyère n'est pas que Suisse et il a même son IGP.

Citation:

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Envoyé par al1_24

Le gruyère n'est pas que Suisse et il a même son IGP.

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Il a même des petits trous ;)

On peut travailler sur la parité du nombre et non pas sur le nombre lui-même :

Code:

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1 2	byte r = random(256) & 0x01; // 0 ou 1

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On peut aussi éventuellement utiliser micros() selon que ... !

Si une ADCx n'est pas connectée (x entre 0 et 6 ou 8 selon ...):

Code:

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1 2 3 4 5

void setup() { randomSeed(analogRead(ADCx)); //... }

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Si toutes les broches ADC sont connectées :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

#include <EEPROM.h> #define eeprom_rand 0 void setup() { byte r = EEPROM.read(eeprom_rand); randomSeed(r) r = random(256); EEPROM.write(eeprom_rand, r); // prêt pour un prochain setup //... }

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Accessoirement, on pourrait modifier la valeur stockée en eeprom au bout d'un certain temps... en cours d'exécution...

On peut malgré tout avoir des problèmes au niveau des séries de 0 ou 1 trop importantes et dans ce cas il est
facile de développer un petit algo pour brider les suites.