Hvad er stokastisk modellering?

Stokastisk modellering er en teknik til at præsentere data eller forudsige resultater, der tager højde for en vis grad af tilfældighed eller uforudsigelighed. Forsikringsbranchen er for eksempel meget afhængig af stokastisk modellering for at forudsige den fremtidige tilstand i virksomhedsbalancerne, da disse kan afhænge af uforudsigelige begivenheder, der resulterer i betaling af krav. Mange andre brancher og studieretninger kan drage fordel af stokastisk modellering, såsom statistik, aktieinvestering, biologi, sprogvidenskab og kvantefysik.

Især i forsikringsverdenen er stokastisk modellering afgørende for at bestemme, hvilke resultater der kan forventes, kontra hvilke der er usandsynligt. I stedet for at bruge faste variabler, såsom i anden matematisk modellering, indeholder en stokastisk model tilfældige variationer for at forudsige fremtidige forhold og for at se, hvordan de kan være. Naturligvis indebærer muligheden for en tilfældig variation, at mange kan forekomme. Af denne grund køres ikke stokastiske modeller kun én gang, men hundreder eller endda tusinder af gange. Denne større indsamling af data udtrykker ikke kun, hvilke resultater der er mest sandsynlige, men hvilke intervaller der også kan forventes.

For at forstå ideen om stokastisk modellering kan det være nyttigt at overveje, at det på en måde er det modsatte af deterministisk modellering. Denne anden type modellering er hvad det meste af elementær matematik består af. Løsningen på et problem kan normalt kun have et rigtigt svar, og grafen for en funktion kan kun have et specifikt sæt af værdier. Stokastisk modellering er på den anden side som at variere et kompliceret matematikproblem lidt for at se, hvordan løsningen påvirkes, og derefter gøre det mange gange og på forskellige måder. Disse små variationer repræsenterer tilfældigheden eller uforudsigeligheden af ​​virkelige begivenheder og deres virkninger.

En anden virkelig anvendelse af stokastisk modellering udover forsikring er fremstilling. Fremstilling ses som en stokastisk proces på grund af den virkning, som ukendte eller tilfældige variabler kan have på slutresultatet. For eksempel finder en fabrik, der fremstiller et bestemt produkt, altid, at en lille procentdel af produkterne ikke kommer ud som beregnet og ikke kan sælges. Dette kan skyldes en række faktorer, såsom kvaliteten af ​​input, arbejdsbetingelsen for produktionsmaskineriet og medarbejdernes kompetence blandt andre. Uforudsigeligheden af, hvordan disse faktorer påvirker resultaterne, kan modelleres til at forudsige en bestemt fejlprocent i fremstillingen, som kan planlægges i forvejen.

ANDRE SPROG

Hjalp denne artikel dig? tak for tilbagemeldingen tak for tilbagemeldingen

Hvordan kan vi hjælpe? Hvordan kan vi hjælpe?