몬테카를로 시뮬레이션을 준비하기 위한 데이터 탐색과 관련한 다음 진술 중 옳지 않은 것은 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
Monte Carlo 시뮬레이션이란 무엇이며, 언제 유용할까요? 이 기본 질문들을 다룬 뒤, 원주율(pi) 값을 추정하는 것처럼 간단한 시뮬레이션을 직접 수행해 봅니다. 또한 Monte Carlo 시뮬레이션의 특별한 형태인 리샘플링에 대해서도 배웁니다.
이제 간단한 시뮬레이션을 직접 실행할 수 있으니, 다양한 산업 분야에서 Monte Carlo 시뮬레이션이 실제로 어떻게 활용되는지 살펴볼 차례입니다. 이어서 좋은 시뮬레이션의 핵심, 즉 올바른 확률분포에서 표본을 추출하는 방법을 파고듭니다. 이산형, 연속형, 다변량 확률변수에 대한 확률분포를 배우게 됩니다.
적절한 확률분포를 선택하는 데 익숙해졌다면, 이제 당뇨병 환자 특성과 결과 데이터셋을 사용해 원칙에 기반한 Monte Carlo 시뮬레이션 워크플로를 따라가 보겠습니다. 데이터를 탐색하고, 시뮬레이션을 수행하며, 결과를 전달하기 위한 요약 통계를 생성합니다.
현재 연습
Seaborn으로 읽기 쉬운 시각화를 만들어 Monte Carlo 모델을 평가하고 결과를 전달하는 방법을 알아봅니다. 마지막으로 민감도 분석을 사용하여 모델 입력의 변화가 결과에 어떤 영향을 주는지 이해하고, 매출과 인플레이션 변화가 비즈니스 이익에 미치는 영향을 시뮬레이션하며 이를 실습합니다!
