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Simulação Estocástica

Primary LanguageJupyter NotebookCreative Commons Zero v1.0 UniversalCC0-1.0

Simulação Estocástica

Francisco Aparecido Rodrigues, francisco@icmc.usp.br.
Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil.
https://sites.icmc.usp.br/francisco
Copyright: Creative Commons


Neste repositório, apresentamos alguns notebooks para simular processos estocásticos em Python, usando o método de Monte Carlo. Estão disponíveis os notebooks abaixo.

  • Simulacao: mostramos como simular o lançamento de uma moeda e calcular o valor de pi usando números aleatórios.
  • Monty-Hall: Simulamos o problema de Monty-Hall.
  • Apostador: O problema do apostador no jogo de dados.
  • Esperança: exemplos relacianados ao cálculo do valor esperado.
  • Esperança condicional: exemplo do cálculo da esperança condicional.
  • Distribuição Binomial.
  • Distribuição de Poisson e Lei dos eventos rados.
  • Distribuição Geométrica.
  • Distribuição Hipergeométrica.
  • Teorema Central do Limite.
  • Intervalo de confiança
  • Teste de hipóteses
  • Caminhadas aleatórias em uma dimensão.
  • Algoritmo PageRank
  • Processo de Poisson

Aulas Online

Para acompanhar o repositório, sugiro que assistam as aulas abaixo:

Outras aulas relacionadas: https://www.youtube.com/franciscorodrigues