Apprenez comment la simulation de Monte Carlo modélise de manière réaliste des processus complexes avec des variables d'entrée variables — pour de meilleures décisions en cas d'incertitude et de données non normalement distribuées.
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La simulation de Monte Carlo est une méthode statistique qui modélise des systèmes complexes et des incertitudes sur la base d'échantillons aléatoires. Elle est utilisée pour évaluer les risques de processus, simuler des scénarios et sécuriser les décisions — même lorsque les données ne sont pas normalement distribuées. Grâce à des simulations répétées, les probabilités et les plages de résultats possibles sont mises en évidence.
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