Simulações de Monte Carlo em Python

O que são simulações de Monte Carlo e quando elas são úteis? Depois de abordar essas questões básicas, você aprenderá a realizar simulações simples, como estimar o valor de pi. Você também aprenderá sobre reamostragem, um tipo especial de simulação de Monte Carlo.

Agora que você pode executar suas próprias simulações simples, está pronto para explorar as aplicações reais das simulações Monte Carlo em vários setores. Em seguida, você mergulhará no cerne do que faz uma boa simulação funcionar: amostragem a partir da distribuição de probabilidade correta. Você aprenderá sobre distribuições de probabilidade para variáveis aleatórias discretas, contínuas e multivariadas.

Quando estiver confortável com a escolha da distribuição de probabilidade, você estará pronto para seguir um fluxo de trabalho de simulação de Monte Carlo baseado em princípios usando um conjunto de dados de características e resultados de pacientes com diabetes. Você explorará os dados, realizará uma simulação e gerará estatísticas resumidas para comunicar os resultados da simulação.

Descubra como avaliar seus modelos Monte Carlo e comunicar os resultados com visualizações fáceis de ler no Seaborn. Por fim, use a análise de sensibilidade para entender como as mudanças nos dados do modelo afetarão seus resultados e pratique esse conceito simulando como os lucros da empresa são afetados pelas mudanças nas vendas e na inflação!