Care este metoda Monte Carlo?

Conform metodei Monte Carlo, una dintre modalitățile de modelare statistică este înțeleasă în mod obișnuit, care, la rândul său, sa bazat pe conceptul de "cutie neagră".

Metoda Monte Carlo este utilizată în aceste cazuri,când utilizarea modelului analitic al fenomenului este dificilă sau chiar imposibilă (de exemplu, atunci când rezolvăm problemele teoretice de așteptare, operațiile de investigare se reduc la studiul proceselor aleatorii etc.).

Să analizăm mai detaliat metoda Monte Carlo în economie.

Utilizarea acestei metode statisticeModelarea poate fi ilustrată printr-un exemplu din teoria așteptărilor. Deci, să presupunem că este necesar să aflăm cât timp și cât de des este necesar să așteptați clienții din coada de așteptare la o anumită lățime de bandă a unui magazin. Aceste calcule, în primul rând, sunt necesare pentru a decide dacă să se extindă magazinul. După cum se știe, abordarea cumpărătorilor este, de regulă, aleator sau nesigur, prin urmare distribuirea așa-numitului timp de abordare, adică diferența dintre fiecare două sosiri succesive ale clienților, poate fi stabilită independent pe baza informațiilor disponibile. Pe de altă parte, timpul de serviciu al fiecărui client are, de asemenea, un caracter aleator, prin urmare distribuția acestuia poate fi, de asemenea, detectată. Deci, în fața noastră sunt două procese stochastice, a căror interacțiune directă creează o coadă.

După cum arată practica, utilizarea în realitateViața de la Monte Carlo, puteți alege la întâmplare de mai multe ori pentru a sorta toate posibilitățile, păstrând în același timp aceleași caracteristici de distribuție. Ca rezultat, va fi posibilă recrearea artificială a întregii imagini a acestui proces. Apoi, repetând din nou această imagine, de fiecare dată când modificați condițiile, puteți obține statistici, ca și cum ar fi fost colectate în timp real.

În același mod puteți să reluați de mai multe oripentru a crea o imagine artificială a operei de aproape orice magazin, folosind metoda Monte Carlo în practică. Modelarea simularii în acest caz va repeta datele reale. Cele două procese stochastice descrise mai sus sunt obținute din nou. Interacțiunea lor alternativă în rezultatul final va da din nou "coada" cu practic aceiași indicatori ca în viața reală.

În consecință, metoda Monte Carlo în știință constă înîn modelarea artificială prin repetări multiple în implementări aleatorii. Este important de menționat că așa-numitele implementări unice sunt altfel denumite teste statistice.

Pentru a înțelege ce se înțelege prin tinemecanism de selecție aleatorie, ar trebui să utilizați pur și simplu cele mai comune zaruri. Cu toate acestea, în practică, de regulă, se utilizează tabele cu numere aleatorii. În plus, în prezent, sunt foarte populare programe speciale pentru calculatoare, numite generatoare de numere aleatorii. De fapt, metoda Monte Carlo este suficient de simplă, eficientă și convenabilă, ceea ce provoacă utilizarea pe scară largă, atât în ​​economie, cât și în alte științe exacte.

</ p>