Simulação e métodos de Monte Carlo

Temas deste capítulo

Plano editorial: 29 temas. Só os que têm ligação já estão escritos e publicados.

1. O que é a simulação de Monte Carlo?
2. O que é a geração de números aleatórios?
3. O que é a geração de variáveis aleatórias?
4. O que é o método da transformada inversa?
5. O que é o método da aceitação-rejeição?
6. O que é o método de Box-Muller?
7. O que é a amostragem por importância?
8. O que é a redução de variância?
9. O que são as variáveis antitéticas?
10. O que são as variáveis de controlo?
11. O que é o Monte Carlo quase aleatório?
12. O que são as sequências de baixa discrepância?
13. O que é a estimação de π por Monte Carlo?
14. O que é a integração por Monte Carlo?
15. O que é o bootstrap?
16. O que é a simulação de eventos discretos?
17. O que é o erro de Monte Carlo?
18. O que é o intervalo de confiança em simulação?
19. O que é a reprodutibilidade em simulação?
20. O que é a semente aleatória?
21. Como calcular uma integral por Monte Carlo?
22. Como calcular o número de simulações necessário?
23. Como calcular a estimativa de π com pontos aleatórios?
24. Como simular uma distribuição com a transformada inversa?
25. Como simular o lançamento de dados em Python?
26. Como estimar uma probabilidade por simulação?
27. Como simular o problema de Monty Hall em Python?
28. Como simular um processo de Poisson?
29. Exercícios resolvidos de simulação de Monte Carlo

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