Quelles distributions de probabilité sont supportées ?

L'outil prend en charge les distributions normale, uniforme, lognormale et triangulaire.

Comment rendre les résultats de ma simulation reproductibles ?

Saisissez une valeur dans le champ de la graine aléatoire pour fixer le générateur de nombres pseudo-aléatoires.

Quelles fonctions mathématiques puis-je utiliser dans la formule ?

Vous pouvez utiliser les opérateurs standards (+, -, *, /, %, ^), les parenthèses, les constantes PI et E, ainsi que des fonctions comme abs, sqrt, exp, log, min, max et pow.

Quel est le nombre maximal d'essais possibles ?

Vous pouvez configurer la simulation pour effectuer jusqu'à 200 000 essais.

Qu'indique le niveau de confiance dans les résultats ?

Il définit la plage centile (par exemple 90% pour P5-P95) dans laquelle se situe la majorité des résultats simulés.

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Data Analysis

Constructeur de Simulation Monte Carlo

Définissez des distributions d'entrée (normale/uniforme/lognormale/triangulaire), écrivez une formule, lancez des milliers d'essais et obtenez l'histogramme avec intervalles de confiance.

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

Construisez des simulations Monte Carlo en combinant des entrées aléatoires.

1. Déclarez les variables — une par ligne, format : name = type [params]

Type	Paramètres	Exemple
`normal`	[moyenne, sigma]	`revenue = normal [100, 20]`
`uniform`	[min, max]	`rate = uniform [0.02, 0.08]`
`lognormal`	[mu, sigma]	`loss = lognormal [0, 0.5]`
`triangular`	[a, b, c]	`demand = triangular [50, 100, 200]`

2. Formule de sortie — expression arithmétique avec les noms de variables. Supporte +, -, *, /, %, ^, parenthèses et abs/sqrt/exp/log/min/max/pow/sin/cos/tan, constantes PI et E.

3. Lancer — l'outil échantillonne chaque entrée N fois (PRNG avec graine, reproductible), évalue la formule et renvoie moyenne/médiane/écart-type, histogramme, IC et P(résultat > 0).

Exécution

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Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Exécutions d’exemple préparées

Cliquez sur un exemple pour remplir automatiquement le formulaire. Les fichiers doivent toujours être téléversés.

2 exemples

Profit de projet (revenu − coût)

Revenu normal [100,20], coût uniform [30,50].

<div class="mc-wrap">10,000 seeded trials. Mean 59.9599, median 60.1987, std dev 20.7086, 90% CI [25.8798, 93.717], P(outcome > 0) = 99.8%.</div>

Aire d'un cercle à rayon bruité

Rayon ~ normal [5, 0.5], aire = π·r².

<div class="mc-wrap">20,000 seeded trials. Mean 79.3635, median 78.5676, std dev 15.7396, 95% CI [50.7869, 112.3056], P(outcome > 0) = 100.0%.</div>

Entrées

Renseignez les champs nécessaires, puis lancez l’outil.

5 réglages

ContenuCollez ou saisissez les valeurs principales.3

Distributions (une par ligne : name = type [params])textareaRequisDéclarez chaque entrée. Types : normal [moyenne, sigma], uniform [min, max], lognormal [mu, sigma], triangular [a, b, c].Formule de sortietextRequisExpression arithmétique sur les variables. Supporte + - * / % ^, parenthèses, abs/sqrt/exp/log/min/max/pow, PI, E.Graine aléatoire (optionnel, reproductible)textOptionnelGraine fixe = reproductible. Vide = nouveau tirage.

RéglagesAjustez formats, plages, nombres et modes.2

Nombre d'essaisnumberOptionnelNombre d'échantillons. Plus → histogramme plus lisse (100–200000).Niveau de confiance (%)numberOptionnelBande centile de l'IC (50–99,9%). Défaut 90% → P5–P95.

Résultat

Prêt à exécuter

Après exécution, les fichiers, textes, données structurées ou sorties en flux apparaîtront ici.

Exemples

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Associé

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Points clés

Aperçu

Quand l’utiliser

Fonctionnement

Cas d’usage

Exemples

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2. Calcul de surface avec tolérance de fabrication

FAQ

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Detecteur d anomalies de series temporelles

Calculateur dIntervalle de Confiance

Outils de codes-barres, QR et etiquettes