Simulez des résultats avec SciPy et NumPy

Ce cours pratique présente les simulations de Monte Carlo et leurs cas d’utilisation. Les simulations de Monte Carlo servent à estimer une gamme de résultats pour des événements incertains, et des bibliothèques Python comme SciPy et NumPy rendent la création de vos propres simulations rapide et facile !

Appliquez de nouvelles compétences dans une simulation fondée sur des principes

À mesure que vous apprenez chaque étape de la création d’une simulation, vous appliquerez ces compétences en réalisant une simulation Monte Carlo rigoureuse sur un ensemble de données portant sur les résultats de patients atteints de diabète, puis vous utiliserez les résultats de votre simulation pour comprendre comment différentes variables influencent l’évolution du diabète.

Apprenez à évaluer et à améliorer vos simulations

Vous passerez en revue les distributions de probabilité et comprendrez comment choisir la distribution appropriée à utiliser dans votre simulation, et vous découvrirez l’importance de la corrélation des entrées et de l’analyse de sensibilité du modèle. Enfin, vous apprendrez à communiquer vos résultats de simulation à l’aide de la populaire bibliothèque de visualisation Seaborn.

Évaluer les choix de distributions

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