Analýza počtu simulácií v jazyku R
Jedna z úloh analýzy rizika môže predstavovať určenie najvhodnejšieho stochastického modelu v podobe náhodnej premennej opisujúcej dostupné údaje. Tieto modely sú základnými jednotkami sofistikovanejších modelov určených na kvantifikáciu rizika. V rámci kolektívneho modelu rizika potom predikujeme r...
Salvato in:
| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Capitolo di libro |
| Lingua: | slovacco |
| Soggetti: | |
| Tags: |
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
MARC
| LEADER | 00000nla a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 0243769 | ||
| 005 | 20240502073941.7 | ||
| 041 | 0 | |a slo | |
| 044 | |a SK | ||
| 245 | 1 | 0 | |a Analýza počtu simulácií v jazyku R |c Michal Páleš |
| 520 | |a Jedna z úloh analýzy rizika môže predstavovať určenie najvhodnejšieho stochastického modelu v podobe náhodnej premennej opisujúcej dostupné údaje. Tieto modely sú základnými jednotkami sofistikovanejších modelov určených na kvantifikáciu rizika. V rámci kolektívneho modelu rizika potom predikujeme rozdelenie pravdepodobnosti počtu škôd, individuálnej výšky škody a agregovanej škody. Jednou z užitočných metód, ktorá slúži na určenie rozdelenia celkovej škody sú simulácie Monte Carlo. Simulačné nástroje jazyka R na generovanie pseudonáhodných hodnôt z príslušného rozdelenia a nástroje pre generovanie hodnôt agregovanej škody. | ||
| 610 | 2 | 0 | |a simulácia |
| 610 | 2 | 0 | |a jazyky programovacie |
| 610 | 2 | 0 | |a programy počítačové |
| 610 | 2 | 0 | |a riziko |
| 610 | 2 | 0 | |a metóda Monte Carlo |
| 100 | 1 | |a Páleš, Michal, 1984- | |