Некоторые преимущества использования компьютерных моделей для анализа вероятности событий:

• Точность и гибкость. 5 Вероятностный подход позволяет учесть широкий спектр сценариев и неопределённостей, что делает его более реалистичным по сравнению с детерминированными методами. 5
• Повышение обоснованности решений. 5 Вероятностный анализ помогает принимать более взвешенные решения, учитывая как риски, так и возможные выгоды. 5
• Широкая область применения. 5 Методология подходит для оценки рисков в управлении проектами, финансовом моделировании, производстве и инженерии. 5
• Возможность учитывать влияние случайных событий. 4 Например, метод Монте-Карло помогает рассчитать вероятность события, наступление которого зависит от случайных процессов. 4

Некоторые недостатки использования компьютерных моделей для анализа вероятности событий:

• Высокая сложность. 5 Построение вероятностных моделей и их интерпретация требуют глубоких знаний в области статистики и математического моделирования. 5
• Неопределённость входных данных. 5 Ошибки в определении исходных параметров могут привести к значительным искажениям результатов. 5
• Трудности с оценкой редких событий. 5 Оценка вероятностей редких, но значимых событий (например, финансовых кризисов) может быть неточной из-за отсутствия достаточных данных. 5
• Возможность переоснащения. 3 Модель может быть слишком специфична для обучающих данных и плохо работать с новыми данными. 3