Die Monte-Carlo-Simulation bezieht sich auf eine statistische Methode, bei der zufällige Stichproben verwendet werden, um quantitative Modelle zu analysieren und komplexe Probleme zu lösen. Sie wird häufig eingesetzt, um Unsicherheiten und Risiken in verschiedenen Szenarien zu bewerten, indem zufällige Datenwerte mehrfach generiert und analysiert werden.
Typische Softwarefunktionen im Bereich "Monte-Carlo-Simulation" umfassen:
Zufallsdaten-Generierung: Generierung von zufälligen Datenwerten gemäß den definierten Verteilungen und Parametern.
Modellbildung: Erstellung von quantitativen Modellen, die die Struktur und die Variablen des zu analysierenden Systems beschreiben.
Simulation: Ausführung der Monte-Carlo-Simulation, um mehrere Iterationen der Modellberechnungen durchzuführen.
Ergebnisanalyse: Analyse der Simulationsergebnisse zur Bewertung von Risiken, Unsicherheiten und möglichen Ergebnissen.
Visualisierung: Darstellung der Ergebnisse durch Grafiken, Diagramme und Berichte zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
Szenarioanalyse: Untersuchung verschiedener Szenarien und deren Auswirkungen auf die Ergebnisse der Simulation.
