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Monte-Carlo-Simulation ist ein Verfahren aus der Stochastik bzw. Wahrscheinlichkeitstheorie, bei dem wiederholt Zufallsstichproben einer Verteilung mithilfe von Zufallsexperimenten gezogen werden. Ziel ist es, analytisch nicht oder nur aufwendig lösbare Probleme mithilfe der gezogenen Stichproben numerisch zu lösen. Als Grundlage ...
Erfahren Sie, was die Monte-Carlo-Simulation ist, wie sie funktioniert und wie sie zur Schätzung von ungewissen Ereignissen eingesetzt wird. Lesen Sie ein einfaches Beispiel für eine Monte-Carlo-Simulation und entdecken Sie, wie Sie sie mit IBM-Werkzeugen durchführen können.
Erfahren Sie, wie die Monte-Carlo-Simulation als stochastische Szenarioanalyse funktioniert und welche mathematischen Grundlagen sie hat. Lesen Sie die Geschichte, die Idee und ein Beispiel dieser Simulationsmethode.
Learn what Monte Carlo Simulation is, how it works, and why it is useful for estimating uncertain outcomes. Explore examples of Monte Carlo Simulation in various domains, such as artificial intelligence, stock prices, and project management.
Monte Carlo methods, or Monte Carlo experiments, are a broad class of computational algorithms that rely on repeated random sampling to obtain numerical results. The underlying concept is to use randomness to solve problems that might be deterministic in principle.
2. Nov. 2023 · Learn what a Monte Carlo simulation is, how it works, and why it is used to model random variables in various fields. Follow the four steps to create a Monte Carlo simulation in Excel and see the results.
Die Monte-Carlo-Simulation oder Monte-Carlo-Methode, auch: MC-Simulation ist ein Verfahren aus der Stochastik, bei dem sehr häufig durchgeführte Zufallsexperimente die Basis darstellen. Es wird aufgrund der Ergebnisse versucht mit Hilfe der Wahrscheinlichkeitstheorie analytisch unlösbare Probleme im mathematischem Kontext numerisch zu lösen.
