Simulazioni Monte Carlo in Python

Ora che sai eseguire semplici simulazioni, sei prontə a esplorare applicazioni reali delle simulazioni Monte Carlo in vari settori. Poi entrerai nel cuore di ciò che rende efficace una buona simulazione: il campionamento dalla corretta distribuzione di probabilità. Imparerai le distribuzioni di probabilità per variabili aleatorie discrete, continue e multivariate.

Quando ti senti a tuo agio con la scelta della distribuzione di probabilità, sei prontə a seguire un flusso di lavoro rigoroso per una simulazione Monte Carlo usando un insieme di dati con caratteristiche ed esiti di pazienti con diabete. Esplorerai i dati, effettuerai una simulazione e genererai statistiche riassuntive per comunicare i risultati.

Scopri come valutare i tuoi modelli Monte Carlo e comunicare i risultati con visualizzazioni leggibili in Seaborn. Infine, usa l’analisi di sensibilità per capire come le variazioni negli input del modello influiscono sui risultati e metti in pratica il concetto simulando come i profitti aziendali siano influenzati da cambiamenti nelle vendite e nell’inflazione!