В чем заключается метод Монте-Карло при решении статистических задач?

Метод Монте-Карло основан на использовании случайности для получения приближённых решений детерминированных задач. blog.skillfactory.ru Основная идея — заменить сложные вычисления простыми статистическими экспериментами. blog.skillfactory.ru

Процесс работы метода включает следующие шаги: blog.skillfactory.ru

1. Определить задачу. blog.skillfactory.ru Формулируется проблема, которую необходимо решить с помощью моделирования. blog.skillfactory.ru
2. Сгенерировать случайные числа. blog.skillfactory.ru Используются генераторы чисел для создания выборок. blog.skillfactory.ru
3. Смоделировать испытания. blog.skillfactory.ru Проводится множество экспериментов или симуляций с использованием сгенерированных данных. blog.skillfactory.ru
4. Проанализировать результаты. blog.skillfactory.ru Собираются результаты всех испытаний, на основе которых строится вероятностное распределение. blog.skillfactory.ru Выводятся статистические показатели — среднее значение, дисперсия и другие параметры интереса. blog.skillfactory.ru

Метод Монте-Карло применяют в случаях, когда параметры известны приблизительно, и есть информация о статистическом распределении этих параметров. www.alt-invest.ru

Некоторые области использования метода: экономика, физика, инженерия. blog.skillfactory.ru