Qu'est-ce que la modélisation stochastique?

La modélisation stochastique est une technique de présentation des données ou de prédire des résultats qui prennent en compte un certain degré d'aléatoire ou d'imprévisibilité.Le secteur de l'assurance, par exemple, dépend grandement de la modélisation stochastique pour prédire l'état futur des bilans de l'entreprise, car ceux-ci peuvent dépendre d'événements imprévisibles entraînant le paiement des réclamations.De nombreuses autres industries et domaines d'études peuvent bénéficier d'une modélisation stochastique, tels que les statistiques, l'investissement en actions, la biologie, la linguistique et la physique quantique.

En particulier dans le monde de l'assurance, la modélisation stochastique est cruciale pour déterminer les résultats, par rapport à l'assurance, par rapport à l'assurance, la modélisation stochastique pour déterminer les résultats, par rapport à l'assurance par rapport àlesquels sont peu probables.Plutôt que d'utiliser des variables fixes telles que dans une autre modélisation mathématique, un modèle stochastique intègre des variations aléatoires pour prédire les conditions futures et pour voir à quoi ils pourraient ressembler.Bien sûr, la possibilité d'une variation aléatoire implique que beaucoup pourraient se produire.Pour cette raison, les modèles stochastiques ne sont pas exécutés une seule fois, mais des centaines ou même des milliers de fois.Cette plus grande collection de données exprime non seulement quels résultats sont le plus probables, mais aussi quelles plages peuvent également s'attendre.Modélisation déterministe.Ce deuxième type de modélisation est ce dont consiste la plupart des mathématiques élémentaires.La solution à un problème ne peut généralement avoir qu'une bonne réponse, et le graphique d'une fonction ne peut avoir qu'un seul ensemble de valeurs spécifiques.La modélisation stochastique, en revanche, est comme varier légèrement un problème mathématique compliqué pour voir comment la solution est affectée, puis faire tant de fois et de différentes manières.Ces légères variations représentent l'aléatoire ou l'imprévisibilité des événements du monde réel et leurs effets.

Une autre application réelle de la modélisation stochastique, en plus de l'assurance, est la fabrication.La fabrication est considérée comme un processus stochastique en raison de l'effet que les variables inconnues ou aléatoires peuvent avoir sur le résultat final.Par exemple, une usine qui fabrique un certain produit constatera toujours qu'un petit pourcentage des produits ne sort pas comme prévu et ne peut pas être vendu.Cela peut être dû à une variété de facteurs, tels que la qualité des intrants, l'état de travail des machines de production et la compétence des employés, entre autres.L'imprévisibilité de la façon dont ces facteurs affectent les résultats peuvent être modélisés pour prédire un certain taux d'erreur dans la fabrication, qui peut être prévu à l'avance.