Statistica descrittiva e inferenziale
L’analisi dei dati storici fornisce distribuzioni di probabilità per ciascuna variabile. Con la regressione lineare o logistica, si possono prevedere le tendenze future.
La statistica inferenziale permette di testare ipotesi su come una decisione influenzerà i risultati, fornendo intervalli di confidenza e p‑value.
Machine Learning e modelli predittivi
Algoritmi di apprendimento supervisionato, come le foreste casuali o le reti neurali, possono catturare relazioni non lineari tra variabili.
L’uso del clustering aiuta a segmentare scenari simili, migliorando la comprensione delle dinamiche complesse.
Simulazione Monte Carlo
Un metodo robusto per gestire l’incertezza: generiamo casualmente valori di input secondo le loro distribuzioni e calcoliamo i risultati iterativamente.
Il risultato è una curva di probabilità che mostra la frequenza degli esiti possibili, utile per prendere decisioni ponderate.