Simulation stochastique : Méthode Monte Carlo

Cette séance de cours couvre les propriétés et les estimations d'erreurs de la méthode de Monte Carlo en simulation stochastique. Il explique comment mettre en place des algorithmes pour les modèles stochastiques lorsque la distribution est inconnue, et comment la simuler. L'objectif est de calculer la moyenne de l'échantillon à l'aide de l'estimateur de Monte Carlo et de générer des réalisations indépendantes. La séance de cours traite également des projections impartiales et des intervalles de confiance, en soulignant la forte loi des grands nombres. Il se termine par l'adaptation de l'algorithme de Monte-Carlo et de la méthode de Monte-Carlo séquentielle.