Il Metodo Montecarlo spiegato in modo semplice e applicato a casi reali

La simulazione Monte Carlo è un metodo utilizzato per quantificare il rischio associato a un certo processo decisionale. Questa tecnica, basata sulla generazione di numeri casuali, è particolarmente utile quando si hanno a disposizione molte variabili incognite e quando non si dispone di dati storici o di esperienze passate per fare previsioni affidabili.

L’idea alla base della simulazione Monte Carlo è quella di creare una serie di scenari simulati, ciascuno dei quali è caratterizzato da un insieme diverso di variabili. Ogni scenario è determinato dalla generazione casuale di valori per ogni variabile. Questo processo viene ripetuto molte volte, creando così un gran numero di scenari differenti.

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La Distribuzione Beta spiegata semplice

La distribuzione Beta è una distribuzione di probabilità molto importante nell’ambito della statistica bayesiana.

Nei problemi teorici riguardo al calcolo delle probabilità, conosciamo il valore esatto della probabilità di un singolo evento, ed è dunque relativamente agevole applicare le regole di base del calcolo probabilistico per giungere al risultato cercato.

Nella vita reale, tuttavia, è assai più comune avere a che fare con raccolte di osservazioni, ed è a partire da quei dati che dobbiamo ricavare stime di probabilità.

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