Simulação para Análise de Poder

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Este exercício faz parte do curso

Simulação Estatística em Python

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

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Este capítulo oferece as ferramentas necessárias para executar uma simulação. Vamos começar revisando variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade. Em seguida, você vai aprender a executar uma simulação, primeiro entendendo um fluxo de trabalho de simulação e depois recriando-o no contexto de um jogo de dados. Por fim, vamos ver como usar simulações para tomar decisões.

Exercise 1: Introdução às variáveis aleatórias Exercise 2: np.random.choice()Exercise 3: Variável aleatória de Poisson Exercise 4: Embaralhando um baralho Exercise 5: Noções básicas de simulação Exercise 6: Lançando um dado justo Exercise 7: Lançando dois dados justos Exercise 8: Simulando o jogo de dados Exercise 9: Usando simulação para tomada de decisão Exercise 10: Simulando um sorteio de loteria Exercise 11: Devemos comprar?Exercise 12: Calculando o preço de equilíbrio de uma loteria

Este capítulo traz uma introdução básica a conceitos de probabilidade e uma compreensão prática do processo de geração de dados. Vamos explorar vários exemplos de modelagem do processo de geração de dados e concluir com a modelagem de uma simulação de anúncios em eCommerce.

Exercise 1: Noções básicas de probabilidade Exercise 2: Dama e espadas Exercise 3: Um par Exercise 4: Jogo dos treze Exercise 5: Mais conceitos de probabilidade Exercise 6: A urna condicional Exercise 7: Problema do aniversário Exercise 8: Full house Exercise 9: Processo de geração de dados Exercise 10: Teste de direção Exercise 11: Eleições nacionais Exercise 12: Metas de fitness Exercise 13: Simulação de anúncio em eCommerce Exercise 14: Fluxo de cadastro Exercise 15: Fluxo de Compra Exercise 16: Probabilidade de perder dinheiro

Neste capítulo, você terá uma breve introdução aos métodos de reamostragem e suas aplicações. Vamos experimentar o bootstrap, o jackknife e o teste de permutação. Ao concluir este capítulo, você estará pronto para começar a aplicar métodos simples de reamostragem na análise de dados.

Exercise 1: Introdução aos métodos de reamostragem Exercise 2: Amostragem com reposição Exercise 3: Exemplo de probabilidade Exercise 4: Bootstrapping Exercise 5: Executando um bootstrap simples Exercise 6: Estimadores não padronizados Exercise 7: Bootstrap em regressão Exercise 8: Reamostragem jackknife Exercise 9: Estimativa jackknife básica - média Exercise 10: Intervalo de confiança jackknife para a mediana Exercise 11: Testes de permutação Exercise 12: Gerando uma única permutação Exercise 13: Teste de hipótese - Diferença de médias Exercise 14: Teste de hipótese - Estatísticas não padronizadas

Neste capítulo, você será apresentado a aplicações básicas e avançadas de simulação para resolver problemas do mundo real. Vamos trabalhar um problema de planejamento de negócios, aprender sobre Integração de Monte Carlo, Análise de Poder com simulação e concluir com uma simulação de portfólio financeiro. Ao concluir este capítulo, você estará pronto para aplicar simulação na solução de problemas do dia a dia.

Exercise 1: Simulação para Planejamento de Negócios Exercise 2: Modelando a produção de milho Exercise 3: Modelando lucros Exercise 4: Otimizando custos Exercise 5: Integração de Monte Carlo Exercise 6: Integração de uma Função Simples Exercise 7: Calculando o valor de pi Exercise 8: Simulação para Análise de Poder

Exercício atual

Exercise 9: Fatores que influenciam o poder estatístico Exercise 10: Análise de Poder - Parte I Exercise 11: Análise de Poder - Parte II Exercise 12: Aplicações em Finanças Exercise 13: Simulação de Portfólio - Parte I Exercise 14: Simulação de Portfólio - Parte II Exercise 15: Simulação de Portfólio - Parte III Exercise 16: Encerramento