В чём отличие статистических и имитационных моделей?

Основное отличие статистических и имитационных моделей заключается в их целях и задачах.

Статистическое моделирование используется для изучения стохастических систем. econf.rae.ru Его цель — получить множество частных результатов, которые затем обрабатываются методами математической статистики. books.ifmo.ru Статистическое моделирование применяется при решении вероятностных задач, а также при обработке больших массивов данных. econf.rae.ru

Имитационное моделирование — универсальное средство исследования сложных систем. books.ifmo.ru Оно представляет собой логико-алгоритмическое описание поведения отдельных элементов системы и правил их взаимодействия. books.ifmo.ru Имитационное моделирование позволяет проводить эксперименты с исследуемой системой без каких-либо непосредственных воздействий на неё. books.ifmo.ru

Таким образом, статистическое моделирование фокусируется на получении множества частных результатов и их обработке, а имитационное моделирование направлено на исследование сложных систем и решение сложных проблем, в котором отражается структура и динамика моделируемой системы. www.hse.ru books.ifmo.ru

При этом понятия «статистическое» и «имитационное» часто рассматривают как синонимы, но статистическое моделирование не обязательно является имитационным. books.ifmo.ru Например, вычисление определённого интеграла методом Монте-Карло путём определения подынтегральной площади на основе множества статистических испытаний относится к статистическому моделированию, но не может называться имитационным. books.ifmo.ru