Monte-Carlo-Simulation

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Was ist eine Monte-Carlo-Simulation?

Wettervorhersage

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Was ist eine Monte-Carlo-Simulation?

  • Viele Zufallsszenarien testen, um mögliche Verläufe zu sehen
  • Ergebnis ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung aller simulierten Outcomes
  • Beispiele:
    • Finanzprognosen
    • Risikobewertung
    • Supply-Chain-Optimierung

Blick auf Monte Carlo, Monaco

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Schritte der Monte-Carlo-Simulation

Schritt 1 der Monte-Carlo-Simulation

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Schritte der Monte-Carlo-Simulation

Schritte 1 und 2 der Monte-Carlo-Simulation

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Schritte der Monte-Carlo-Simulation

Schritte 1, 2 und 3 der Monte-Carlo-Simulation

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Beispiel: Projektkostenschätzung

Ein Unternehmen will die Gesamtkosten eines Projekts schätzen

  1. Schlüsselvariablen: Materialpreise, Arbeitsstunden, unerwartete Ausgaben

Eine Hand hält einen Taschenrechner vor einem Bildschirm mit Liniendiagramm

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Beispiel: Projektkostenschätzung

Ein Unternehmen will die Gesamtkosten eines Projekts schätzen

  1. Schlüsselvariablen: Materialpreise, Arbeitsstunden, unerwartete Ausgaben
  2. 10.000 Simulationen mit zufällig gezogenen Werten
  3. Ergebnisse analysieren, um die Wahrscheinlichkeit zu schätzen, im Budget zu bleiben

Beispielausgabe Monte Carlo

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

HaupTVorteile der Monte-Carlo-Simulation

  • Erzeugt eine Bandbreite möglicher Ergebnisse
  • Quantifiziert Risiken und Chancen als Wahrscheinlichkeiten
  • Erfasst Komplexität und Abhängigkeiten von Variablen

Eine Illustration einer Hand mit positiven Symbolen

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Grenzen der Monte-Carlo-Simulation

  • Genauigkeit hängt von Qualität der Eingabedaten und Annahmen ab
  • Rechenintensiv
  • Fachwissen nötig, um die Ergebnisse zu interpretieren

Ein Warnschild und ein Zahnrad mit Häkchen

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Beispiel: Projektkostenschätzung

Eine Hand hält einen Taschenrechner vor einem Bildschirm mit Liniendiagramm

Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten

Lass uns üben!

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