Conform metodei Monte Carlo este de obicei înțeleasă ca una dintre modalitățile de modelare statistică, care, la rândul sa bazat pe conceptul de "cutie neagră".Metoda
Monte Carlo este angajată în cazul în care utilizarea unui model analitic al fenomenului este dificil sau imposibil complet (de exemplu, în rezolvarea problemelor de așteptare teorie, operațiunile de cercetare, cuprinse studiul proceselor aleatoare, etc.).
considerare în detaliu metoda de Monte Carlo în economie.
Aplicarea metodei de modelare statistica poate fi ilustrată prin exemplul incidența așteptare teorie.Deci, să presupunem că doriți să aflați cât de mult și cât de des trebuie să așteptați pentru clienții într-o coadă la un anumit (specificat inițial) capacitate de un magazin.Aceste calcule, în primul rând, trebuie să decidă dacă să se extindă magazin.După cum știți, cumparatori de abordare, de obicei, este aleatoare sau incerte, prin urmare, distribuția de așa-numita abordare timp, există un decalaj între fiecare două parohii succesive cumpărătorii pot fi stabilite în mod independent pe baza informațiilor disponibile.Pe de altă parte, de fiecare dată când cumpărătorul serviciu are de asemenea un caracter aleatoriu, în consecință, distribuția acesteia poate fi, de asemenea, detectate.Deci, avem două procese stocastice, și interacțiune directă, ceea ce creează o listă de așteptare.
După cum arată practica, în viața reală, folosind metoda Monte Carlo poate fi aleatoriu de multe ori prin toate posibilitățile, menținând în același timp aceleași caracteristici ale distribuției.Rezultatul va fi artificial re-crea imaginea de ansamblu a acestui proces.Apoi, repetând modelul din nou, de fiecare dată modificarea condițiilor, este posibil să se obțină statistici ca și cum acestea au fost colectate în timp real.
asemenea, puteți din nou de mai multe ori pentru a recrea o imagine artificială a aproape orice magazin, punerea în practică a metodei Monte Carlo.Simulare în acest caz, ar fi să repete datele reale.Ne întoarcem mai sus două proces stochastic.Interacțiunea lor supleant în rezultatul final, din nou, va da "tot" practic aceeași performanță ca și în viața reală.
Prin urmare, metoda Monte Carlo în științe este de simulare artificială prin mai multe repetari de realizări aleatoare.Este important să rețineți că punerea în aplicare a așa-numitul individ altele asemenea, cunoscute ca teste statistice.
Pentru a înțelege ceea ce se înțelege printr-un mecanism de selecție aleatoare trebuie să utilizeze pur și simplu cele mai frecvente zarurile.În practică, cu toate acestea, se aplică în general o masă de numere aleatoare.În plus, în momentul în care este foarte popular, și programe speciale pentru calculatoare, care sunt printre specialiștii numit generatoare de numere aleatoare.De fapt, metoda Monte Carlo este destul de simplu, eficient și ușor de utilizat, care provoacă utilizarea sa pe scară largă, atât în economie și în alte științe.
