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Monte Carlo simulations क्या हैं और वे कब उपयोगी होते हैं? इन बुनियादी सवालों को कवर करने के बाद, आप सरल सिमुलेशन चलाना सीखेंगे, जैसे pi का मान अनुमानित करना। आप resampling के बारे में भी जानेंगे, जो Monte Carlo Simulation का एक विशेष प्रकार है।
अब जब आप अपने सरल सिमुलेशन चला सकते हैं, तो आप विभिन्न उद्योगों में Monte Carlo simulations के वास्तविक उपयोग खोजने के लिए तैयार हैं। फिर आप अच्छे सिमुलेशन के केंद्र में जाएँगे: सही probability distribution से sampling करना। आप discrete, continuous, और multivariate random variables के लिए probability distributions के बारे में सीखेंगे।
जब आप अपनी चुनी हुई probability distribution के साथ सहज हो जाएँ, तो आप डायबिटीज़ मरीज़ों की विशेषताओं और आउटकम वाले डेटासेट का उपयोग करते हुए एक सिद्धांत-आधारित Monte Carlo simulation workflow अपनाने के लिए तैयार हैं। आप डेटा का अन्वेषण करेंगे, एक सिमुलेशन चलाएँगे, और अपने सिमुलेशन के परिणामों को संप्रेषित करने के लिए summary statistics जनरेट करेंगे।
जानें कि अपने Monte Carlo मॉडलों का मूल्यांकन कैसे करें और Seaborn में आसान-से-पढ़े जाने वाले विज़ुअलाइज़ेशन के जरिए परिणाम कैसे साझा करें। अंत में, sensitivity analysis का उपयोग करके समझें कि मॉडल इनपुट में बदलाव आपके परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं, और इसका अभ्यास बिक्री और महँगाई में बदलाव से व्यवसाय के मुनाफ़े पर पड़ने वाले असर का सिमुलेशन करके करें!
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