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蒙特卡洛法数据分析,大数据分析与蒙特卡洛仿真

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蒙特卡洛分析统计表 。风险分析中最常用的分析方法是蒙特卡洛模拟，蒙特卡洛方法的优点是风险分析中最常用的分析方法是蒙特卡洛模拟 ， 蒙特卡洛方法的优点是可以模拟未知事件的结果，定量描述项目 。
【蒙特卡洛法数据分析,大数据分析与蒙特卡洛仿真】
1、用 蒙特卡洛模拟法进行库存控制模拟-学习网图中显示了我在新工作簿中设置的统计数据 。蒙特卡洛分析统计表这个表把我们的四个关键假设转化为五个结果，可以用于每次预测迭代 。让我们看看销售假设...为了从潜在销售的正态曲线计算随机数，我们需要知道我们的销售曲线的均值和标准差 。如果这些值可以直接计算 ， 它们可以直接输入到单元格E5和F5中 。正常曲线然而，黄色单元格说明了一个不太严格的方法来找到这些数字，这很好 。

两个标准偏差代表大约95% 。所以，如果我们估算最高可行销量，可以说这个数字代表高于平均值的第二个标准差，然后输入到统计表中的单元格C5 ， 重复下面的操作 。我们可以说，我们对最低可行销售额的估计代表平均值以下的第二个标准差，然后将该数字输入到表格的D5单元格中 。蒙特卡洛分析统计表 。只是为了再次确认我们的假设 ， 我们的意思是有95%的机会，我们的实际销售额将落在这两个数字之间 。

2、 蒙特卡洛模拟法的应用范围,可以进行哪些计算事件的概率，计算无理数(pi等 。) ， 计算积分...蒙特卡洛方法可以计算的东西太多了，还可以用来推断黑盒系统的参数等等 。蒙特卡洛(MonteCarlo)模拟是设定一个随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，然后研究其分布特征的方法 。具体来说，当系统中各单元的可靠性特性已知，但系统的可靠性过于复杂，无法建立精确的数学模型进行可靠性预测，或者模型过于复杂 ， 无法应用时，可以用随机模拟的方法近似计算出系统可靠性的估计值；随着模拟次数的增加，其预测精度逐渐提高 。

蒙特卡洛模拟法的原理是，当问题或对象本身具有概率特征时，可以用计算机模拟法产生抽样结果，根据抽样计算出统计量或参数的值；随着模拟次数的增加 ， 对统计量或参数的估计值进行平均，可以得到稳定的结论 。蒙特卡洛模拟法的应用领域主要有:1 。直接应用蒙特卡洛仿真:利用大规模随机序列对复杂系统进行仿真，得到一些参数或重要指标 。

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