Examples of using Simulation de monte-carlo in French and their translations into English
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Colloquial
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Official
Analyse des risques et simulation de Monte-Carlo.
Simulation de Monte-Carlo et analyse de sensitivité.
Le premier, et aussi le plus simple,est la simulation de Monte-Carlo.
C'est ensuite par simulation de Monte-Carlo que les résultats sont générés.
La validation de SmartSim repose sur une méthode statistique, à savoir la simulation de Monte-Carlo.
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simulations informatiques
une simulation informatique
simulation dynamique
simulation réaliste
techniques de simulationsimulation par ordinateur
les simulations informatiques
simulations sur ordinateur
différentes simulationssimulation de monte carlo
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Amélioration des performances de la simulation de Monte-Carlo grâce au calcul parallèle.
La signification statistique d'un groupe le plus probable fut évaluée avec la simulation de Monte-Carlo.
Une simulation de Monte-Carlo de second ordre a pris en compte l'incertitude de multiples paramètres.
La courbe en S peut être obtenue à l'aide de méthodes statistiques telles que la simulation de Monte-Carlo.
En plus du calcul par BDD, une simulation de Monte-Carlo est effectuée afin d'obtenir les valeurs moyennes.
La figure 4 illustre une manière de déterminer des paramètres d'une fonction f(Z c) par simulation de Monte-Carlo.
La simulation de Monte-Carlo a montré que la probabilité d'échec total de la culture était de 67.
On observe le caractère aléatoire des trajectoires qui se prête bien à une modélisation par une simulation de Monte-Carlo.
Mots clés: analyse probabiliste,stabilité des talus, simulation de Monte-Carlo, variabilité spatiale, glissement de Lodalen.
Afin de comparer l'efficacité de différentes formules de pondération, ils procèdent à une simulation de Monte-Carlo.
Mots clés: analyse probabilistique,stabilité des pentes, simulation de Monte-Carlo, variabilité spatiale, digues de stériles, schiste argileux.
Nous déterminons les mesures de risque à l'aide de la méthode de densité basée sur les moments et par comparaison à une simulation de Monte-Carlo.
Une simulation de Monte-Carlo est menée pour comparer la performance relative des estimateurs par pénalité et rétrécissement par rapport à l'estimateur au maximum de vraisemblance.
Différentes méthodes graphiques et statistiques seront utilisées comme, par exemple,les méthodes d'estimation classiques et robuste et la simulation de Monte-Carlo.
Il existe par ailleurs des méthodes statistiques(par exemple, les probabilités ou la simulation de Monte-Carlo) qui tiennent compte de la variabilité des apports et des besoins.
Ces modèles peuvent être statiques, tels que des arbres de défaillance, ou bien comportementaux,exploitables à l'aide de méthodes markoviennes ou par simulation de Monte-Carlo.
Une simulation de Monte-Carlo montre que les tests de type score offrent de bons résultats pour la taille et la puissance nominales, même en présence d'échantillons de petite taille.
Le risque, la sensibilité etl'incertitude doivent être documentés au moyen de techniques telles que la courbe en S ou la simulation de Monte-Carlo, s'il y a lieu.
Beaucoup plus rapide que la simulation de Monte-Carlo, il permet d'extraire les prix avec l'aide des probabilités de défauts et des corrélations entre les collatéraux et l'indice de marché.
Étant donné le nombre etla complexité des constituants de ce portefeuille, cette évaluation nécessitera probablement la simulation de Monte-Carlo ainsi que des treillis.
Aucune simulation de Monte-Carlo n'a été réalisée- les avantages monétaires nets sont nuls, car la réglementation consiste à déplacer l'affectation des coûts, et non à produire de nouveaux coûts.
Les établissements peuvent déterminer la VaR sur la base de modèles de variance/covariance,de simulations historiques, de la simulation de Monte-Carlo, etc.
Les auteurs peuvent ainsi reproduire le processus de sélection des entreprises à l'aide d'une simulation de Monte-Carlo menée sur un riche ensemble de microdonnées constitué de firmes canadiennes.
Une simulation de Monte-Carlo révèle que le niveau et la puissance du test bootstrap sont satisfaisants et qu'ils ne sont pas sensibles à la valeur prise par le paramètre de lissage dans l'estimateur à noyau de la densité.
Les auteurs utilisent aussi périodiquement la notation d'algèbre vectorielle,le calcul infinitésimal et la simulation de Monte-Carlo pour présenter les méthodes ou étudier leurs propriétés.