Simulation Monte Carlo Robuste
La simulation Monte Carlo robuste étend la méthode Monte Carlo standard en tenant explicitement compte de l'incertitude dans les distributions d'entrée, la structure du modèle ou les hypothèses paramétriques. Plutôt que de supposer une seule distribution de probabilité fixe pour chaque entrée, l'analyste considère une famille de distributions plausibles et évalue la sensibilité de la sortie à ces choix, produisant des conclusions qui tiennent pour une gamme d'hypothèses raisonnables.
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Sources
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 978-0470059975
- Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-1118632161
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/bayesian/robust-monte-carlo-simulation
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