蒙特卡罗模拟

Advanced Probability: 数据中的不确定性

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

什么是蒙特卡罗模拟？

什么是蒙特卡罗模拟？

• 尝试大量随机可能性以观察可能发生的情况
• 结果为所有模拟结果的概率分布
• 应用示例：
  • 财务预测
  • 风险评估
  • 供应链优化

蒙特卡罗模拟的步骤

蒙特卡罗模拟的步骤

蒙特卡罗模拟的步骤

示例：项目成本估算

一家公司想估算项目总成本

1. 关键变量：材料价格、工时、意外费用

示例：项目成本估算

一家公司想估算项目总成本

1. 关键变量：材料价格、工时、意外费用
2. 运行10,000次模拟，随机抽样取值
3. 分析结果以估计是否在预算内的概率

蒙特卡罗模拟的主要优势

• 生成一系列可能结果
• 以概率量化风险与机会
• 捕捉变量的复杂性与相互依赖

蒙特卡罗模拟的局限

• 准确性取决于输入数据与假设的质量
• 计算量大
• 解读结果需专业知识

示例：项目成本估算

让我们来练习！

Advanced Probability: 数据中的不确定性