몬테카를로 시뮬레이션

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

몬테카를로 시뮬레이션이란?

몬테카를로 시뮬레이션이란?

• 무작위 가능성을 많이 시험해 무엇이 일어날지 파악
• 모든 모의 결과의 확률분포를 생성
• 적용 예:
  • 재무 예측
  • 위험 평가
  • 공급망 최적화

몬테카를로 시뮬레이션 단계

몬테카를로 시뮬레이션 단계

몬테카를로 시뮬레이션 단계

예시: 프로젝트 비용 추정

한 회사가 프로젝트 총비용을 추정하려 합니다

1. 핵심 변수: 자재 가격, 인건비 시간, 예기치 못한 비용

예시: 프로젝트 비용 추정

한 회사가 프로젝트 총비용을 추정하려 합니다

1. 핵심 변수: 자재 가격, 인건비 시간, 예기치 못한 비용
2. 무작위 표본으로 10,000회 시뮬레이션
3. 결과를 분석해 예산 내 유지 확률을 추정

몬테카를로 시뮬레이션의 주요 장점

• 가능한 결과 범위를 생성
• 위험과 기회를 확률로 정량화
• 변수의 복잡성과 상호의존성 반영

몬테카를로 시뮬레이션의 한계

• 정확도는 입력 데이터와 가정의 품질에 좌우됨
• 계산 비용이 큼
• 결과 해석에 전문성이 필요

예시: 프로젝트 비용 추정

연습해 봅시다!

고급 확률: 데이터의 불확실성 다루기