Pythonで学ぶ統計シミュレーション

この章では、確率の基礎概念と、データ生成プロセスを手を動かして理解する入門を提供します。いくつかの例を通してデータ生成プロセスのモデリングを学び、最後に eCommerce の広告配信をシミュレーションでモデル化します。

この章では、リサンプリング法とその応用について簡潔に紹介します。ブートストラップ、ジャックナイフ、置換検定を一通り体験します。章を終える頃には、データ分析でシンプルなリサンプリング法を使い始められるようになります。

この章では、現実の課題を解くためのシミュレーションの基礎的・発展的な応用を紹介します。事業計画の課題に取り組み、Monte Carlo Integration、シミュレーションによる検出力（Power）分析を学び、最後に金融ポートフォリオのシミュレーションで締めくくります。章を終える頃には、日常的な問題解決にシミュレーションを活用できる準備が整います。