확률 론적 모델링이란 무엇입니까?

확률 론적 모델링은 데이터를 제시하거나 어느 정도의 무작위성 또는 예측할 수없는 결과를 고려하는 결과를 예측하는 기술입니다. 예를 들어, 보험 산업은 회사 대차 대조표의 미래 조건을 예측하기위한 확률 론적 모델링에 크게 의존합니다. 이는 예측할 수없는 이벤트에 따라 달라질 수 있기 때문에 클레임 지불을 초래할 수 있습니다. 다른 많은 산업과 연구 분야는 통계, 주식 투자, 생물학, 언어학 및 양자 물리와 같은 확률 론적 모델링의 혜택을 누릴 수 있습니다. 특히 보험의 세계에서 확률 론적 모델링은 예상되는 결과를 결정하는 데 중요합니다. 다른 수학적 모델링과 같은 고정 변수를 사용하는 대신 확률 론적 모델은 임의의 변형을 통합하여 미래 조건을 예측하고 그 모습을 볼 수 있습니다. 물론, 하나의 임의의 변화의 가능성은 많은 사람들이 일어날 수 있음을 의미합니다. 이러한 이유로 확률 론적 모델이 있습니다한 번만 달리지 않고 수백 또는 수천 번. 이 더 큰 데이터 컬렉션은 어떤 결과가 가장 가능성이 높을뿐만 아니라 예상되는 범위도 표현할뿐만 아니라.

확률 론적 모델링의 아이디어를 이해하기 위해, 그것이 결정적인 모델링의 반대라는 것을 고려하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 이 두 번째 유형의 모델링 유형은 대부분의 초등학교 수학이 구성하는 것입니다. 문제에 대한 해결책은 일반적으로 하나의 정답만을 가질 수 있으며 함수의 그래프에는 하나의 특정 값 세트 만 가질 수 있습니다. 반면에 확률 론적 모델링은 복잡한 수학 문제를 약간 다양하게하여 솔루션의 영향을받는 방법을 확인한 다음 여러 번, 여러 번 수행하는 방식과 같습니다. 이러한 약간의 변형은 실제 사건의 무작위성 또는 예측 성을 나타냅니다.

INSU 외에 확률 론적 모델링의 또 다른 실제 응용랜스, 제조입니다. 제조는 알려지지 않았거나 임의의 변수가 최종 결과에 미칠 수있는 효과로 인해 확률 론적 프로세스로 간주됩니다. 예를 들어, 특정 제품을 만드는 공장은 항상 제품의 소수가 의도 한대로 나오지 않으며 판매 할 수 없다는 것을 알게됩니다. 이는 입력 품질, 생산 기계의 작업 조건 및 직원의 역량과 같은 다양한 요인 때문일 수 있습니다. 이러한 요인이 결과에 어떤 영향을 미치는지에 대한 예측 불가능 성은 제조의 특정 오류율을 예측하도록 모델링 될 수 있으며, 이는 미리 계획 할 수 있습니다.