Tích phân Monte Carlo

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô phỏng Thống kê bằng Python

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Bắt đầu khóa học miễn phí

Chương này cung cấp cho bạn các công cụ cần thiết để chạy một mô phỏng. Ta sẽ bắt đầu với phần ôn tập về biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất. Tiếp theo, bạn sẽ học cách chạy mô phỏng bằng cách xem quy trình làm việc của mô phỏng rồi tái hiện nó trong bối cảnh trò chơi xúc xắc. Cuối cùng, ta sẽ học cách dùng mô phỏng để ra quyết định.

Exercise 1: Giới thiệu về biến ngẫu nhiên Exercise 2: np.random.choice()Exercise 3: Biến ngẫu nhiên Poisson Exercise 4: Xáo bài Exercise 5: Những điều cơ bản về mô phỏng Exercise 6: Gieo một con xúc xắc công bằng Exercise 7: Thả hai con xúc xắc công bằng Exercise 8: Mô phỏng trò chơi xúc xắc Exercise 9: Dùng mô phỏng để ra quyết định Exercise 10: Mô phỏng một lần quay xổ số Exercise 11: Có nên mua không?Exercise 12: Tính giá vé số hòa vốn

Chương này giới thiệu các khái niệm xác suất cơ bản và giúp bạn hiểu thực hành về quy trình sinh dữ liệu. Ta sẽ xem một số ví dụ mô hình hóa quy trình sinh dữ liệu và kết thúc bằng việc mô hình hóa một mô phỏng quảng cáo eCommerce.

Exercise 1: Những điều cơ bản về xác suất Exercise 2: Quân Q và chất bích Exercise 3: Một đôi Exercise 4: Trò chơi mười ba Exercise 5: Một số khái niệm xác suất nâng cao Exercise 6: Bình cầu có điều kiện Exercise 7: Bài toán ngày sinh Exercise 8: Cù lũ (Full house)Exercise 9: Quy trình tạo dữ liệu Exercise 10: Thi lái xe Exercise 11: Bầu cử toàn quốc Exercise 12: Mục tiêu thể hình Exercise 13: Mô phỏng quảng cáo eCommerce Exercise 14: Luồng đăng ký (Sign up Flow)Exercise 15: Luồng mua hàng Exercise 16: Xác suất bị lỗ

Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu ngắn gọn về các phương pháp lấy mẫu lại và ứng dụng của chúng. Bạn sẽ làm quen với bootstrap, jackknife và kiểm định hoán vị. Sau khi hoàn thành chương, học viên có thể bắt đầu áp dụng các phương pháp lấy mẫu lại đơn giản cho phân tích dữ liệu.

Exercise 1: Giới thiệu về các phương pháp lấy mẫu lại Exercise 2: Lấy mẫu có hoàn lại (with replacement)Exercise 3: Ví dụ về xác suất Exercise 4: Bootstrapping Exercise 5: Chạy một bootstrap đơn giản Exercise 6: Bộ ước lượng phi tiêu chuẩn Exercise 7: Bootstrapping hồi quy Exercise 8: Lấy mẫu kiểu jackknife Exercise 9: Ước lượng jackknife cơ bản - trung bình Exercise 10: Khoảng tin cậy jackknife cho trung vị Exercise 11: Kiểm định hoán vị Exercise 12: Tạo một hoán vị duy nhất Exercise 13: Kiểm định giả thuyết - Chênh lệch trung bình Exercise 14: Kiểm định giả thuyết - Thống kê phi chuẩn

Trong chương này, học viên sẽ được giới thiệu một số ứng dụng cơ bản và nâng cao của mô phỏng để giải quyết các vấn đề thực tế. Ta sẽ cùng giải một bài toán lập kế hoạch kinh doanh, tìm hiểu về Monte Carlo Integration, Phân tích Power bằng mô phỏng và kết thúc với mô phỏng danh mục đầu tư tài chính. Sau khi hoàn thành chương, bạn sẽ sẵn sàng áp dụng mô phỏng để giải quyết các vấn đề hàng ngày.

Exercise 1: Mô phỏng cho lập kế hoạch kinh doanh Exercise 2: Mô hình hóa sản lượng ngô Exercise 3: Mô hình hóa lợi nhuận Exercise 4: Tối ưu hóa chi phí Exercise 5: Tích phân Monte Carlo

Bài tập hiện tại

Exercise 6: Tích phân một hàm đơn giản Exercise 7: Tính giá trị của pi Exercise 8: Mô phỏng để phân tích độ mạnh (Power Analysis)Exercise 9: Các yếu tố ảnh hưởng đến Statistical Power Exercise 10: Phân tích lực kiểm định - Phần I Exercise 11: Phân tích lực kiểm định - Phần II Exercise 12: Ứng dụng trong Tài chính Exercise 13: Mô phỏng danh mục - Phần I Exercise 14: Mô phỏng danh mục - Phần II Exercise 15: Mô phỏng danh mục - Phần III Exercise 16: Tổng kết