確率的モデリングとは何ですか？

確率的モデリングとは、ある程度のランダム性または予測不能性を考慮したデータの提示または結果の予測の手法です。 たとえば、保険業界は、企業のバランスシートの将来の状態を予測するための確率論的モデリングに大きく依存しています。これらは、保険金の支払いをもたらす予測不可能な出来事に依存する可能性があるためです。 他の多くの産業や研究分野は、統計、株式投資、生物学、言語学、量子物理学などの確率的モデリングの恩恵を受けることができます。

特に保険の世界では、確率的モデリングは、予想される結果と予想されない結果を判断する上で重要です。 確率モデルでは、他の数学的モデリングなどで固定変数を使用するのではなく、ランダムな変動を組み込んで将来の状態を予測し、それらがどのようなものかを確認します。 もちろん、1つのランダムな変動の可能性は、多くの可能性があることを意味します。 このため、確率モデルは一度だけ実行されるのではなく、数百回または数千回実行されます。 このデータのより大きなコレクションは、どの結果が最も可能性が高いかだけでなく、どの範囲が予想されるかも表現します。

確率的モデリングの考え方を理解するには、それが決定論的モデリングのある意味で反対であると考えると便利です。 この2番目のタイプのモデリングは、ほとんどの初等数学で構成されています。 通常、問題の解決策には1つの正解しかなく、関数のグラフには1つの特定の値セットしかありません。 一方、確率論的モデリングは、複雑な数学の問題をわずかに変化させて、ソリューションがどのように影響を受けるかを確認し、何度もさまざまな方法で行うようなものです。 これらのわずかな変動は、実際のイベントとその影響のランダム性または予測不可能性を表しています。

保険に加えて、確率論的モデリングのもう1つの実際のアプリケーションは製造です。 製造は、未知の変数またはランダム変数が最終結果に及ぼす可能性があるため、確率的なプロセスと見なされます。 たとえば、特定の製品を製造する工場では、製品のごく一部が意図したとおりに出ず、販売できないことが常に判明します。 これは、入力の品質、生産機械の労働条件、従業員の能力など、さまざまな要因による可能性があります。 これらの要因が結果にどのように影響するかの予測不可能性をモデル化して、製造における特定のエラー率を予測できます。