В чем отличие детерминированного моделирования от стохастического?

Основное отличие детерминированного моделирования от стохастического заключается в подходе к описанию процессов и явлений. www.analyticsvidhya.com ai.mitup.ru

Детерминированные модели предполагают однозначное определение состояния системы в любой момент времени, исходя из известных начальных условий и параметров. ai.mitup.ru Они не учитывают случайные факторы и описывают процессы, подчиняющиеся строгим закономерностям. ai.mitup.ru Детерминированные модели требуют меньше данных, так как полагаются на точные входные данные. www.analyticsvidhya.com

Стохастические модели, наоборот, учитывают влияние случайных факторов на поведение системы. ai.mitup.ru Они описывают процессы, в которых присутствует неопределённость, и позволяют оценивать вероятности различных исходов. ai.mitup.ru Стохастические модели требуют большего набора данных для отражения случайности и изменчивости в системе. www.analyticsvidhya.com

Таким образом, детерминированные модели хороши в сценариях, где входные и выходные данные имеют чёткую причинно-следственную связь, а стохастические модели — в ситуациях, где будущее неопределённо и непредсказуемо. www.analyticsvidhya.com