Некоторые методы анализа результатов компьютерного моделирования:

• Статистические методы. 2 К ним относятся факторный и регрессионный анализ, точечные и интервальные оценки, методы проверки гипотез, дисперсионный анализ и другие методы. 2
• Расчётное моделирование. 3 Применяется при исследовании математических моделей и сводится к их машинной реализации при различных числовых исходных данных. 3 Результаты расчётов выдаются в графической или табличной формах. 3
• Статистическое моделирование (метод Монте-Карло). 3 Под ним понимается машинное воспроизведение функционирования вероятностных моделей или исследование детерминированных процессов, заданных в виде математических моделей с логическими элементами с помощью статистических испытаний на ЭВМ. 3 Особенностью метода является случайное задание исходных данных с известными законами распределения и, как следствие, вероятностное оценивание характеристик исследуемых процессов. 3
• Имитационное моделирование. 3 Используется для исследования сложных логических и логико-математических моделей с неточным заданием исходных данных (заданным законом распределения, оценочными характеристиками). 3
• Самоорганизующееся моделирование. 3 Функция построения моделей и их преобразования в процессе экспериментирования и поиска оптимальных моделей возлагается на ЭВМ. 3