Mi a Monte Carlo módszer?

A Monte Carlo módszer szerint a statisztikai modellek egyik módja általánosan érthető, amely viszont egy "fekete doboz" koncepcióján alapul.

Ezekben az esetekben a Monte Carlo-amikor a jelenség analitikus modelljének alkalmazása nehéz vagy teljesen lehetetlen (például a sorbanállás elméleti problémáinak megoldása, a véletlen folyamatok tanulmányozására redukált műveletek vizsgálata stb.).

Gondoljunk részletesebben a Monte Carlo módszerre a közgazdaságtanban.

Ez a statisztikai módszer használataA modellezést példázza a sorbanállás elmélete. Tegyük fel tehát, hogy meg kell tudni, hogy mennyi ideig és milyen gyakran kell várakoznia a várakozási sorban egy bizonyos (kezdetben beállított) sávszélességen. Ezek a számítások elsősorban ahhoz szükségesek, hogy eldöntsék, hogy kiterjeszti-e a boltot. Mint ismeretes, a vevők megközelítése általában véletlenszerű vagy bizonytalan, ezért az úgynevezett közelítési idő eloszlása, azaz az ügyfelek két egymást követő beérkezésének szakasza függetlenül megállapítható a rendelkezésre álló információk alapján. Másrészt az egyes ügyfelek kiszolgálásának időtartama véletlenszerű, ezért eloszlása ​​is észlelhető. Tehát előttünk két sztochasztikus folyamat, amelynek közvetlen kölcsönhatása sorba áll.

Ahogy azt a gyakorlat mutatja, valósidejű használata Monte Carlo életmódjával, véletlenszerűen többször is megoldhatja az összes lehetőséget, miközben megőrzi ugyanazokat a terjesztési jellemzőket. Ennek eredményeképpen lehetőség nyílik arra, hogy mesterségesen újra létrehozzuk ezt a folyamatot. Ezután ismét megismételve ezt a képet, minden alkalommal, amikor megváltoztatod a feltételeket, statisztikákat kaphatsz, mintha valódi időben gyűjtötték őket.

Ugyanúgy többször is megtehetedhogy szinte minden áruház munkájából mesterséges képet alkosson, a gyakorlatban a Monte Carlo-módszer használatával. A szimulációs modellezés ebben az esetben megismételni fogja a valós adatokat. A fentiekben ismertetett két sztochasztikus folyamatot ismét megkapjuk. Alternatív interakciói a végeredményben ismét a "várólistát" adják ki, gyakorlatilag ugyanolyan mutatókkal, mint a való életben.

Következésképpen a Monte Carlo módszer a tudományban álla mesterséges modellezés során többszörös ismétléssel véletlenszerű megvalósításokban. Fontos megjegyezni, hogy az ún. Egyedi megvalósításokat egyébként statisztikai teszteknek nevezik.

Hogy megértsd, mit jelent magadbana véletlen kiválasztás mechanizmusát, egyszerűen csak a leggyakrabban használt kockákat használja. A gyakorlatban azonban általában a véletlen számok táblázatait használják. Ráadásul jelenleg nagyon népszerűek a számítógépek speciális programjai, amelyeket a szakemberek véletlenszám-generátoroknak hívnak. Valójában a Monte Carlo módszer elég egyszerű, hatékony és kényelmes, ami széles körben elterjedt, mind a közgazdaságtanban, mind más tudományokban.