Simulazione Monte Carlo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Che cos'è la simulazione Monte Carlo?

Previsioni meteo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Che cos'è la simulazione Monte Carlo?

  • Prova molte possibilità casuali per vedere cosa può succedere
  • Produce una distribuzione di probabilità di tutti gli esiti simulati
  • Esempi d'uso:
    • Previsioni finanziarie
    • Valutazione del rischio
    • Ottimizzazione della supply chain

Vista di Monte Carlo, Monaco

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Fasi della simulazione Monte Carlo

Fase 1 della simulazione Monte Carlo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Fasi della simulazione Monte Carlo

Fasi 1 e 2 della simulazione Monte Carlo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Fasi della simulazione Monte Carlo

Fasi 1, 2 e 3 della simulazione Monte Carlo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Esempio: stima dei costi di progetto

Un'azienda vuole stimare il costo totale di un progetto

  1. Variabili chiave: prezzi dei materiali, ore di lavoro, spese impreviste

Una mano tiene una calcolatrice davanti a uno schermo con un grafico a linee

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Esempio: stima dei costi di progetto

Un'azienda vuole stimare il costo totale di un progetto

  1. Variabili chiave: prezzi dei materiali, ore di lavoro, spese impreviste
  2. Esegui 10.000 simulazioni con valori campionati casualmente
  3. Analizza i risultati per stimare la probabilità di rientrare nel budget

Output di esempio Monte Carlo

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Vantaggi chiave della simulazione Monte Carlo

  • Genera un ventaglio di possibili esiti
  • Quantifica rischi e opportunità in termini di probabilità
  • Cattura complessità e interdipendenze tra variabili

Illustrazione di una mano che solleva icone positive

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Limiti della simulazione Monte Carlo

  • L'accuratezza dipende dalla qualità dei dati di input e dalle assunzioni
  • Computazionalmente intensiva
  • Serve competenza per interpretare i risultati

Un segnale di avviso e un ingranaggio con un segno di spunta

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Esempio: stima dei costi di progetto

Una mano tiene una calcolatrice davanti a uno schermo con un grafico a linee

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

Passiamo alla pratica!

Probabilità avanzata: l'incertezza nei dati

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