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Simulation stochastique et méthode de Monte Carlo

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.
Qu'est-ce qu'un phénomène stochastique ?
Adjectif.
Aléatoire.
Un phénomène stochastique est un phénomène qui ne se prête qu'à une analyse statistique, par opposition à un phénomène déterministe.
Vu que les modèles stochastiques utilisent des fonctions de probabilités de densité d'une forme ou d'une autre, ils doivent avoir une solide base de théorie statistique.
Par contre, les modèles déterministes ne dépendent pas des statistiques.

La méthode de Monte-Carlo consiste à réaliser un grand nombre N de simulations indépendantes de la loi P, à compter le nombre n de ces simulations pour lesquelles A a eu lieu, et à estimer P(A) par la proportion de telles simulations : p := N−1n.

Simulation stochastique et méthode de Monte Carlo

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

Pourquoi utiliser la méthode de Monte-carlo ?

Qu'est-ce qu'un phénomène stochastique ?