Was ist Monte Carlo Simulation?

Die Monte Carlo Simulation ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Auswirkungen von Unsicherheit und Zufälligkeit in mathematischen Modellen und Systemen zu analysieren. Sie basiert auf der wiederholten Zufallsauswahl von Eingabewerten und der Berechnung der entsprechenden Ausgabewerte, um eine Verteilung möglicher Ergebnisse zu erzeugen.

Hier sind die grundlegenden Schritte einer Monte Carlo Simulation:

1. **Modellierung des Problems**: Ein mathematisches Modell des Systems oder Prozesses wird erstellt, das die Beziehungen zwischen den Eingabevariablen und den Ausgabewerten beschreibt.

2. **Definition der Eingabeverteilungen**: Für jede unsichere Eingabevariable wird eine Wahrscheinlichkeitsverteilung festgelegt, die die möglichen Werte und deren Wahrscheinlichkeiten beschreibt.

3. **Zufallsauswahl**: Zufällige Werte werden aus den definierten Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Eingabevariablen gezogen.

4. **Berechnung der Ergebnisse**: Die zufällig ausgewählten Eingabewerte werden in das Modell eingesetzt, um die entsprechenden Ausgabewerte zu berechnen.

5. **Wiederholung**: Die Schritte 3 und 4 werden viele Male wiederholt (oft Tausende oder Millionen von Malen), um eine große Anzahl von möglichen Ergebnissen zu erzeugen.

6. **Analyse der Ergebnisse**: Die Verteilung der berechneten Ausgabewerte wird analysiert, um statistische Kennzahlen wie Mittelwert, Standardabweichung, Konfidenzintervalle und Wahrscheinlichkeiten bestimmter Ereignisse zu bestimmen.

Die Monte Carlo Simulation wird in vielen Bereichen eingesetzt, darunter Finanzwesen, Ingenieurwesen, Projektmanagement, Risikomanagement und Wissenschaft, um komplexe Probleme zu lösen und fundierte Entscheidungen unter Unsicherheit zu treffen.