Was ist stochastische Modellierung?

Stochastische Modellierung ist eine Technik zur Präsentation von Daten oder zur Vorhersage von Ergebnissen, die einen gewissen Grad an Zufälligkeit oder Unvorhersehbarkeit berücksichtigt. Die Versicherungsbranche hängt beispielsweise stark von der stochastischen Modellierung ab, um den zukünftigen Zustand der Unternehmensbilanzen vorherzusagen, da diese von unvorhersehbaren Ereignissen abhängen können, die zur Zahlung von Ansprüchen führen. Viele andere Branchen und Studienbereiche können von stochastischer Modellierung profitieren, wie Statistiken, Aktieninvestitionen, Biologie, Linguistik und Quantenphysik. Anstatt feste Variablen wie in anderen mathematischen Modellierung zu verwenden, enthält ein stochastisches Modell zufällige Variationen, um zukünftige Bedingungen vorherzusagen und zu erkennen, wie sie aussehen könnten. Natürlich bedeutet die Möglichkeit einer zufälligen Variation, dass viele auftreten könnten. Aus diesem Grund sind stochastische ModelleNicht nur einmal laufen, sondern Hunderte oder sogar tausende Male. Diese größere Datenerfassung drückt nicht nur aus, welche Ergebnisse am wahrscheinlichsten sind, sondern auch welche Bereiche erwartet werden können.

Um die Idee der stochastischen Modellierung zu verstehen, kann es hilfreich sein, zu bedenken, dass sie in gewisser Weise deterministische Modellierung umgekehrt ist. Diese zweite Art der Modellierung ist das, woraus die meisten elementaren Mathematik bestehen. Die Lösung für ein Problem kann normalerweise nur eine richtige Antwort haben, und das Diagramm einer Funktion kann nur einen bestimmten Wertesatz haben. Die stochastische Modellierung hingegen ist wie ein kompliziertes Mathematikproblem, um zu sehen, wie die Lösung beeinflusst wird, und dann so oft und auf unterschiedliche Weise. Diese geringfügigen Abweichungen stellen die Zufälligkeit oder Unvorhersehbarkeit von realen Ereignissen und deren Auswirkungen dar.

Eine weitere reale Anwendung der stochastischen Modellierung neben InsuRance, fertigt. Die Herstellung wird als stochastischer Prozess angesehen, da unbekannte oder zufällige Variablen auf das Endergebnis führen können. Zum Beispiel wird eine Fabrik, die ein bestimmtes Produkt ausmacht, immer festgestellt, dass ein kleiner Prozentsatz der Produkte nicht wie beabsichtigt herauskommt und nicht verkauft werden kann. Dies kann auf eine Vielzahl von Faktoren zurückzuführen sein, wie beispielsweise auf die Qualität der Inputs, der Arbeitszustand der Produktionsmaschinen und die Kompetenz der Mitarbeiter unter anderem. Die Unvorhersehbarkeit, wie diese Faktoren die Ergebnisse beeinflussen, kann modelliert werden, um eine bestimmte Fehlerrate in der Herstellung vorherzusagen, was voraussichtlich geplant werden kann.