Какие методы применяются для анализа вероятностных процессов?

Некоторые методы, которые применяются для анализа вероятностных процессов:

• Дерево решений. 1 Метод используется для визуализации возможных исходов решения и вероятностей их наступления. 1 Дерево решений строится в виде графа, где каждый узел соответствует определённому решению или событию, а ветви — вероятностным исходам. 1
• Анализ Монте-Карло. 14 Метод основан на многократных случайных симуляциях, которые позволяют оценить распределение вероятностей и возможных результатов. 1 Для этого используются случайные входные данные и многократное моделирование процесса. 1
• Баесовский анализ. 1 Используется для обновления и пересмотра вероятностных оценок на основе новой информации. 1 Баесовская статистика помогает учитывать как априорные данные (предыдущие знания), так и апостериорные (новую информацию), что позволяет более точно оценивать вероятности событий. 1
• Дисперсионный анализ. 1 Метод используется для оценки и объяснения степени отклонения реальных значений от прогнозируемых. 1 Дисперсионный анализ помогает выявить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на результаты и какова вероятность значительных отклонений. 1
• Анализ чувствительности. 12 Позволяет оценить, как изменения одного или нескольких параметров влияют на конечный результат. 1 Этот метод помогает понять, какие переменные оказывают наибольшее влияние на модель и где сосредоточены основные риски. 1
• Метод критического пути. 1 Используется для оценки вероятности завершения проекта в определённые сроки. 1 С помощью вероятностного анализа определяются критические задачи и этапы, которые могут привести к задержке всего проекта. 1