你已經學到，挑選候選機率分配通常結合直覺或領域知識，以及像 MLE 與 Kolmogorov–Smirnov 檢定這類的量化評估。
在這個練習中，你會根據提供的背景資訊，運用你對機率分配的了解，將資料配對到最合適的候選機率分配。
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什麼是 Monte Carlo 模擬？什麼時候好用？在說明這些基礎問題後，你會學會如何執行簡單的模擬，例如估計圓周率 pi。你也會學到重抽樣，這是一種特殊的 Monte Carlo 模擬。
既然你已能執行簡單的模擬，接下來就能探索 Monte Carlo 模擬在各產業的實務應用。然後，你將深入了解一個良好模擬的核心：從正確的機率分佈進行抽樣。你會學習離散、連續與多變量隨機變數的機率分佈。
當你對所選的機率分佈感到熟悉後，就準備好依循一套有原則的 Monte Carlo 模擬流程，使用糖尿病病患特徵與結果的資料集。你將探索資料、執行模擬，並產生摘要統計量來溝通你的模擬結果。
學習如何評估你的 Monte Carlo 模型，並用 Seaborn 製作易讀的視覺化來呈現結果。最後，運用敏感度分析了解模型輸入的改變會如何影響結果，並透過模擬練習：觀察銷售與通膨變動如何影響企業獲利！
當前練習
