Метод Монте-Карло эффективен при расчёте вероятностей в неподготовленных выборках, потому что позволяет моделировать случайные процессы. 3

Суть метода в том, что результат испытания зависит от значения некоторой случайной величины, распределённой по заданному закону. 3 Поэтому результат каждого отдельного испытания также носит случайный характер. 3

Проведя серию испытаний, получают множество частных значений наблюдаемой характеристики (выборку). 3 Полученные статистические данные обрабатываются и представляются в виде численных оценок интересующих исследователя величин. 3

Некоторые преимущества метода Монте-Карло:

• Универсальность. 2 Метод подходит для решения широкого круга задач. 2
• Возможность учёта влияния случайных событий. 2
• Работа с задачами, где аналитические методы не дают ответа или присутствует высокая неопределённость входных и выходных данных. 3
• Работа с нелинейными зависимостями и обратной связью в системах. 4

Однако у метода есть и недостатки: результаты моделирования сильно зависят от точности и качества входных данных, а ещё они могут быть сложны для интерпретации. 4