Notions de base sur la simulation

Simulation statistique en Python

Tushar Shanker

Data Scientist

Simulations

Cadre pour modéliser des phénomènes réels.

  • Se caractérise par des échantillonnages aléatoires répétés.
Simulation statistique en Python

Simulations

Cadre pour modéliser des phénomènes réels.

  • Se caractérise par des échantillonnages aléatoires répétés.
  • Fournit une solution approximative.
Simulation statistique en Python

Simulations

Cadre pour modéliser des phénomènes réels.

  • Se caractérise par des échantillonnages aléatoires répétés.
  • Fournit une solution approximative.
  • Aide à résoudre des problèmes complexes.
Simulation statistique en Python

Étapes d'une simulation

  1. Définir les issues possibles des variables aléatoires.
  2. Attribuer des probabilités.
  3. Définir les relations entre les variables aléatoires.
Simulation statistique en Python

Étapes d'une simulation

  1. Définir les issues possibles des variables aléatoires.
  2. Attribuer des probabilités.
  3. Définir les relations entre les variables aléatoires.
  4. Obtenir plusieurs issues par échantillonnages aléatoires répétés.
  5. Analyser les issues échantillonnées.
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Simuler le jeu de dés

Simulation du jeu de dés

Simulation statistique en Python

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Passons à la pratique !

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