University of Minnesota
Simulation Models for Decision Making

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University of Minnesota

Simulation Models for Decision Making

Alok Gupta

Dozent: Alok Gupta

6.152 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(51 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Monte Carlo Method
  • Kategorie: Queuing Analysis
  • Kategorie: Discrete Event Simulation
  • Kategorie: Counterfactual Analysis
  • Kategorie: Goal Seeking

Wichtige Details

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Analytics for Decision Making
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Uncertainty leads to challenges in decision making. Mathematically, we represent uncertainty by defining probabilities when several of the outcomes are possible in the future. This modules provides an overview of probability concepts that are essential to lay a good foundation for simulation modeling. We will also get our first exposure to Excel based simulations.

Das ist alles enthalten

15 Videos4 Aufgaben

While being able to estimate probabilities using mathematical relationships is important, a lot of natural events follow or approximate some nicely defined probability distribution functions such as Uniform, Exponential and Normal Distributions. To effectively build simulation models, it is important to understand how to use these distributions. Further, we may need to find what distribution does our observed data follow. This module introduces the finer details of working with probability distribution functions and introduces the types of simulation models as well as some practice based tricks to work with real-world data that may not be complete or may not fit a given distribution exactly.

Das ist alles enthalten

14 Videos4 Aufgaben

We started by stating that simulation is one of the most flexible modeling approaches. This module demonstrates that flexibility. In this module, four Monte Carlo simulation models are built for a coffee shop. The models increase in technical complexity and sophistication to demonstrate various issues that modelers have to consider in building these models depending upon the type of questions that need to be answered. The lessons explain which models can answer certain type of questions and what questions may not be answered by a certain type of model. The results obtained from various models are then compared and discussed to understand the tradeoffs in choice of a particular model choice.

Das ist alles enthalten

14 Videos2 Aufgaben

In this module we wrap up the Monte Carlo Simulation modeling by looking at modeling special cases and doing counterfactual analysis (examining scenarios that may not have existed or initiatives that have not actually been implemented). We then examine the power of Discrete Event simulation. The goal of Discrete Event simulation modeling discussion is to introduce you to examine the dependencies in events and how these dependencies can be modeled in Excel with some innovative thinking, even though Excel does not natively support any functionality to support Discrete Event simulation. The material in this part is completely original and is designed for this course and will not be found in any books.

Das ist alles enthalten

17 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (17 Bewertungen)
Alok Gupta
University of Minnesota
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von

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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51 Bewertungen

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CL
5

Geprüft am 4. Juni 2021

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