Formations à la simulation




Techniques de Modélisation
Apprendre à créer des modèles efficaces dans Excel en vue de réaliser des simulations pertinentes.
La méthode de Monte Carlo
Connaître les fondements théoriques de la méthode de Monte Carlo, découvrir quelques techniques de réduction de la variance, travailler sur son application dans des domaines divers
Techniques du bootstrap et ré-échantillonnage
Les méthodes statistiques classiques (comme le test de Student, l’évaluation d’une corrélation ou un calcul de régression linéaire) ne sont valables que sous des conditions restrictives assez compliquées à énoncer, et souvent à justifier. Depuis les années 80, il est possible de s’affranchir des hypothèses incontrôlables et des lourds tracas mathématiques de la statistique classique en appliquant des méthodes simples, basées sur des calculs massifs. Le récent développement de la puissance des ordinateurs a permis aux techniques de ré-échantillonnage de s’imposer comme une alternative incontournable aux méthodes classiques. Non seulement les problèmes usuels sont résolus de façon très efficace, mais cette approche résout de façon simple de très nombreux problèmes qui seraient inextricables mathématiquement. Ces méthodes s’appellent :
- Le Bootstrap
- Le Jackknife
- Les Tests de Permutation
Simultation Monte-Carlo avec @Risk
Apprendre à conduire des analyses du risque fiables pour une large gamme d'applications avec @RISK.
Crystal Ball I
Expérimenter et maîtriser les principales fonctionnalités de Crystal Ball afin d'être autonome dans l'utilisation et la manipulation de ce logiciel de simulation probabiliste dans Excel.
Crystal Ball II
Apprendre à construire avec Crystal Ball des modèles avancés, à optimiser ses résultats.


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