확률 적 모델링이란 무엇입니까?

확률 적 모델링은 어느 정도의 무작위성 또는 예측 불가능 성을 고려한 데이터를 제시하거나 결과를 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 보험 업계는 회사 대차 대조표의 미래 상태를 예측하기위한 확률 론적 모델링에 크게 의존합니다. 왜냐하면 보험료 청구를 초래하는 예측할 수없는 사건에 의존 할 수 있기 때문입니다. 다른 많은 산업 및 연구 분야는 통계, 주식 투자, 생물학, 언어학 및 양자 물리학과 같은 확률 론적 모델링의 이점을 얻을 수 있습니다.

특히 보험 업계에서 확률 적 모델링은 어떤 결과를 기대할 수 있는지, 어떤 결과를 기대할 수 없는지 결정하는 데 중요합니다. 확률 모델은 다른 수학적 모델링에서와 같이 고정 변수를 사용하는 대신 임의의 변형을 통합하여 미래 조건을 예측하고 그 상태를 확인할 수 있습니다. 물론, 하나의 임의 변형이 가능하다는 것은 많은 것이 발생할 수 있음을 의미합니다. 이러한 이유로 확률 모델은 한 번만 실행되는 것이 아니라 수백 또는 수천 번 실행됩니다. 이 대규모 데이터 수집은 어떤 결과가 가장 가능성이 높을뿐만 아니라 어떤 범위가 예상 될 수 있는지를 나타냅니다.

확률 론적 모델링의 개념을 이해하려면 그것이 결정 론적 모델링의 반대 방식이라는 점을 고려하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이 두 번째 유형의 모델링은 대부분의 초등 수학으로 구성됩니다. 문제에 대한 솔루션은 일반적으로 하나의 정답 만 가질 수 있으며 함수 그래프는 하나의 특정 값 세트 만 가질 수 있습니다. 반면 확률 론적 모델링은 복잡한 수학 문제를 약간 바꿔서 솔루션이 어떻게 영향을 받는지 확인한 다음 여러 번 그리고 다른 방식으로 수행하는 것과 같습니다. 이러한 작은 변화는 실제 사건과 그 효과의 무작위성 또는 예측 불가능 성을 나타냅니다.

보험 이외의 확률 론적 모델링의 또 다른 실제 적용은 제조입니다. 알 수 없거나 임의의 변수가 최종 결과에 미칠 수있는 영향 때문에 제조는 확률 적 프로세스로 간주됩니다. 예를 들어, 특정 제품을 생산하는 공장에서는 항상 적은 양의 제품이 의도 한대로 나오지 않아 판매 할 수 없다는 것을 알게됩니다. 이는 입력 품질, 생산 기계의 작업 조건 및 직원의 역량과 같은 다양한 요인 때문일 수 있습니다. 이러한 요소가 결과에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수없는 부분을 미리 모델링하여 제조 과정에서 특정 오류율을 예측할 수 있습니다.