В чем заключаются основные преимущества и недостатки стохастического моделирования по сравнению с детерминированным?

Некоторые преимущества стохастического моделирования перед детерминированным:

• Учёт неопределённости и случайности. www.analyticsvidhya.com Стохастические модели подходят для сценариев с непредсказуемым будущим. www.analyticsvidhya.com Они предлагают широкий спектр возможных результатов, что позволяет оценить вероятность различных сценариев и сделать осознанный выбор. www.analyticsvidhya.com
• Возможность оценки не только среднего значения, но и разброса значений. studizba.com Стохастическое моделирование даёт информацию о вероятностях появления тех или иных значений при конкретном испытании и их зависимости от различных факторов. studizba.com
• Проще выбираются из локальных экстремумов. s.top-technologies.ru Благодаря обширному вероятностному подходу стохастические методы имеют больше возможностей по достижению глобальных. s.top-technologies.ru

Некоторые недостатки стохастического моделирования перед детерминированным:

• Требуют большего объёма данных и вычислительных ресурсов. www.analyticsvidhya.com Это может быть ограничением в ситуациях с ограниченными ресурсами. www.analyticsvidhya.com
• Более сложны для интерпретации. www.analyticsvidhya.com Из-за вероятностного характера выходных данных стохастические модели требуют тонкого понимания вероятностных и статистических концепций. www.analyticsvidhya.com
• Трудоёмкость исследования. studizba.com Исследование стохастических моделей существенно выше, чем моделей детерминированных: значительно возрастает объём исходной информации, необходимо многократное исследование модели. studizba.com