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Méthodes de Monte Carlo et Chaˆınes de Markov pour la simulation

Qu’est-ce que la simulation Monte Carlo par chaîne de Markov ?
Les simulations Markov Chain Monte Carlo (MCMC) permettent d'estimer des paramètres tels que les moyennes, les variances, les valeurs attendues et l'exploration de la distribution a posteriori des modèles bayésiens .
Pour évaluer les propriétés d'un « postérieur », de nombreuses valeurs aléatoires représentatives doivent être échantillonnées à partir de cette distribution.
Quel est le principe d'une méthode Monte-carlo ?
La simulation de Monte Carlo est un modèle probabiliste qui peut inclure un élément d'incertitude ou de hasard dans sa prédiction.
Lorsque vous utilisez un modèle probabiliste pour simuler un résultat, vous obtenez des résultats différents à chaque fois.
Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?
Les simulations de Monte-Carlo sont également utilisées pour les prévisions à long terme en raison de leur précision.
Plus le nombre d'entrées augmente, plus le nombre de prévisions s'accroît, ce qui permet de projeter les résultats plus loin dans le temps et avec davantage de précision.
Lorsque le processus (Xt)t≥0 prend ses valeurs dans un espace d'états E au plus dénombrable, typiquement E fini ou E = Æ, on parle encore de processus markovien de sauts.

Les méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov, ou méthodes MCMC pour Markov chain Monte Carlo en anglais, sont une classe de méthodes d'échantillonnage à partir de distributions de probabilité. WikipédiaAutres questions

Méthodes de Monte Carlo et Chaˆınes de Markov pour la simulation

Qu’est-ce que la simulation Monte Carlo par chaîne de Markov ?

Quel est le principe d'une méthode Monte-carlo ?

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?