Simulação Robusta de Monte Carlo
A Simulação Robusta de Monte Carlo estende a Monte Carlo padrão ao considerar explicitamente a incerteza em distribuições de entrada, estrutura do modelo ou suposições de parâmetros. Em vez de assumir uma única distribuição de probabilidade fixa para cada entrada, o analista considera uma família de distribuições plausíveis e avalia quão sensível é a saída a essas escolhas, gerando conclusões que se mantêm em uma gama de suposições razoáveis.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/robust-monte-carlo-simulation
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