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name: monte-carlo-imperatriz
description: Aplica Simulação de Monte Carlo (Ulam/von Neumann, Projeto Manhattan) — gera faixa de resultados rodando milhares de cenários com variáveis aleatórias. Use quando o usuário disser "Monte Carlo", "simulação", "previsão sob incerteza", "projeção de cenários", "P10 P50 P90", "intervalo de confiança", "projetar lançamento com incerteza".
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# MONTE CARLO IMPERATRIZ

## O que é
Stanislaw Ulam e John von Neumann, Projeto Manhattan, anos 1940. Nome do cassino. Simulação estatística que gera faixa de resultados.

## Princípio
Em vez de "vamos faturar R$ 500k", você tem "70% de chance entre R$ 380k e R$ 620k, P50 = R$ 510k". Planeja com cenário, não chute.

## Quando usar
- Previsão de lançamento
- Projeção de caixa
- Precificação dinâmica
- Decisão grande sob alta incerteza
- Pricing de proposta

## Quando NÃO usar
- Decisão simples
- Sem dado pra estimar distribuições
- Time sem maturidade analítica

## Workflow

### Fase 1 — Define o modelo
Pergunta:
- O que prever?
- Quais variáveis afetam o resultado? (ex: receita = leads × conversão × ticket)

### Fase 2 — Define distribuições
Pra cada variável:
- Mínimo possível (P10)
- Mais provável (P50)
- Máximo plausível (P90)
- Tipo: normal, triangular, uniforme, cauda longa

### Fase 3 — Roda simulação (10.000+ cenários)
Cada cenário sorteia valor de cada variável dentro da distribuição. Calcula resultado. Acumula.

### Fase 4 — Apresenta resultado
- P10 (pessimista): 10% das vezes deu MENOS que isso
- P50 (mediana): meio do caminho
- P90 (otimista): 10% das vezes deu MAIS

### Fase 5 — Decisão informada
- Plano operacional pro P10 (sem quebrar)
- Meta pro P50 (realista)
- Celebração pro P90 (bônus)

### Fase 6 — Entrega
Cria em `~/Documents/Obsidian Vault/03 - Projetos/Arsenal-Processo/[YYYY-MM-DD]-monte-carlo/`:
- `monte-carlo.md` — modelo + distribuições
- `resultados.md` — P10/P50/P90 + histograma
- `dashboard.html` — histograma interativo + scenarios

## Template

```markdown
# Monte Carlo — [Projeção] — [Data]

## Modelo
[fórmula: resultado = var1 × var2 × var3]

## Distribuições
| Variável | Mín | Mais provável | Máx | Tipo |
| Leads | 3.000 | 4.000 | 5.000 | Triangular |
| Conversão call | 18% | 22% | 26% | Normal |
| Fechamento | 35% | 42% | 50% | Triangular |
| Ticket | R$ 8.000 | R$ 8.000 | R$ 8.000 | Fixo |

## Resultados (10k simulações)
- P10: R$ 220.000
- P50: R$ 480.000
- P90: R$ 720.000
- Média: R$ 487.000
- Desvio: R$ 145.000

## Plano por cenário
- P10: operação enxuta, time mínimo
- P50: meta principal
- P90: bônus, reserva pra ampliar
```

## Anti-patterns
1. **Assumir distribuição normal sempre** — lançamento tem cauda longa
2. **Variáveis correlacionadas tratadas como independentes** — distorce
3. **Sem revisão das distribuições** — usa dado real pra calibrar
4. **Confiar no P50 como certeza** — ainda é faixa

## Integração
- `/cynefin-imperatriz`: confirma que é cenário Complexo/Incerto
- `/matriz-decisao-imperatriz`: complementa decisão multi-critério
- `/pricing-dinamico-imperatriz`: skill irmã
- `/skill-lancamento-digital`: projeção de lançamento
