掌握数据分析和模型拟合中的不确定性，实践代码和示例
在Towards Data Science上有关于蒙特卡罗方法的许多内容，但很少讨论它们在误差传播方面的重要和有用应用，除了Shuai Guo的一篇很好的介绍和其他一些文章：
使用蒙特卡罗方法量化模型预测误差
演示蒙特卡罗模拟
towardsdatascience.com
在这里，我想提供一些具体的数值应用和代码，让您亲自尝试和感受蒙特卡罗方法在几乎任何类型的计算中如何极其有帮助且易于实施地传播误差。
我将从一个非常简单的应用开始，传播减法操作中的误差，然后阐述如何在几乎任何类型的数字例程中使用基本相同的思想来传播误差，从简单的线性回归到非常复杂的拟合过程，这在解析上很难实现。
通过蒙特卡罗模拟进行误差传播
误差传播是数据分析和科学计算中的基本概念。当您有带有不确定性的测量值时，对这些值进行数学运算将导致最终计算结果中的传播误差。对于简单的算术运算，可以使用公式进行解析误差传播。如果您对解析误差传播感兴趣，请查阅以下资源：
不确定性和误差传播
版权所有 2000年7月1日 1.系统误差与随机误差 2.确定随机误差（a）仪器误差限…
www.geol.lsu.edu
然而，对于涉及多个变量和非线性函数的更复杂操作，或者涉及数据拟合或…