Stokastik modelleme, belirli bir rasgele dereceyi veya tahmin edilemezliği dikkate alan veri sunma veya sonuçları tahmin etme tekniğidir. Örneğin sigorta endüstrisi, büyük ölçüde şirket bilançolarının gelecekteki durumunu tahmin etmek için stokastik modellemeye dayanmaktadır, çünkü bunlar, taleplerin ödenmesine neden olan öngörülemeyen olaylara bağlı olabilir. Diğer pek çok endüstri ve çalışma alanı, istatistikler, hisse senedi yatırımları, biyoloji, dil bilimi ve kuantum fiziği gibi stokastik modellemeden faydalanabilir.
Özellikle sigorta dünyasında, hangi sonuçların beklenemeyeceğine karşı hangi sonuçların beklenebileceğinin belirlenmesinde stokastik modelleme çok önemlidir. Diğer matematiksel modellerde olduğu gibi sabit değişkenleri kullanmak yerine, stokastik bir model gelecekteki koşulları tahmin etmek ve neye benzediklerini görmek için rastgele değişkenler içerir. Tabii ki, bir rastgele varyasyon olasılığı, birçoğunun olabileceği anlamına gelir. Bu nedenle, stokastik modeller sadece bir kez değil, yüzlerce hatta binlerce kez çalıştırılıyor. Bu daha geniş veri toplama sadece hangi sonuçların daha muhtemel olduğunu ifade etmiyor, aynı zamanda hangi aralıkların da beklenebileceğini ifade ediyor.
Stokastik modelleme fikrini anlamak için, bir şekilde deterministik modellemenin zıddı olduğunu düşünmek faydalı olabilir. Bu ikinci tip modelleme, çoğu temel matematiğin oluşturduğu şeydir. Bir problemin çözümü genellikle sadece bir doğru cevaba sahip olabilir ve bir fonksiyonun grafiği sadece bir spesifik değer setine sahip olabilir. Öte yandan, stokastik modelleme, çözümün nasıl etkilendiğini görmek için karmaşık bir matematik problemini biraz değiştirmek ve daha sonra birçok kez ve farklı şekillerde yapmak gibidir. Bu küçük farklılıklar, gerçek dünya olaylarının tesadüfünü veya öngörülemezliğini ve etkilerini temsil eder.
Sigorta dışında, stokastik modellemenin bir başka gerçek uygulaması da üretmektir. Üretim, bilinmeyen veya rastgele değişkenlerin sonuçta ortaya çıkabileceği etki nedeniyle stokastik bir süreç olarak görülmektedir. Örneğin, belirli bir ürünü yapan bir fabrika daima ürünlerin küçük bir yüzdesinin amaçlandığı gibi çıkmadığını ve satılamayacağını daima bulur. Bu, girdilerin kalitesi, üretim makinesinin çalışma durumu ve çalışanların diğerleri gibi yeterliliği gibi çeşitli faktörlerden dolayı olabilir. Bu faktörlerin sonuçları nasıl etkilediğinin tahmin edilemezliği, imalatta önceden planlanabilecek belirli bir hata oranını tahmin etmek için modellenebilir.
