Simulaciones Montecarlo en Python

¿Qué son las simulaciones Montecarlo y cuándo son útiles? Después de cubrir estas cuestiones fundamentales, aprenderás a realizar simulaciones sencillas, como calcular el valor de pi. También aprenderás sobre el remuestreo, un tipo especial de simulación Montecarlo.

Ahora que puedes ejecutar tus propias simulaciones sencillas, estarás preparado para explorar la aplicación en el mundo real de las simulaciones Montecarlo en diversos sectores. A continuación, te sumergirás en el corazón de lo que hace que una buena simulación funcione: el muestreo a partir de la distribución de probabilidad correcta. Aprenderás sobre distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas, continuas y multivariante.

Una vez que te sientas cómodo con tu elección de distribución de probabilidad, estarás preparado para seguir un flujo de trabajo de simulación Montecarlo basada en principios, utilizando un conjunto de datos de características y resultados de pacientes con diabetes. Explorarás los datos, realizarás una simulación y generarás estadísticas resumidas para comunicar los resultados de tu simulación.

Descubre cómo evaluar tus modelos Montecarlo y comunicar los resultados con visualizaciones fáciles de leer en Seaborn. Por último, utiliza el análisis de sensibilidad para comprender cómo afectarán a tus resultados los cambios en las entradas del modelo y practica este concepto simulando cómo afectan a los beneficios empresariales los cambios en las ventas y la inflación.