Cos'è la modellazione stocastica?

La modellazione stocastica è una tecnica per presentare dati o prevedere risultati che tengono conto di un certo grado di casualità o imprevedibilità.L'industria assicurativa, ad esempio, dipende molto dalla modellazione stocastica per prevedere le condizioni future dei bilanci dell'azienda, poiché questi possono dipendere da eventi imprevedibili con conseguente pagamento delle richieste.Molti altri settori e settori di studio possono beneficiare di modelli stocastici, come statistiche, investimenti azionari, biologia, linguistica e fisica quantistica.quali sono improbabili.Piuttosto che usare variabili fisse come in altri modelli matematici, un modello stocastico incorpora variazioni casuali per prevedere le condizioni future e per vedere come potrebbero essere.Naturalmente, la possibilità di una variazione casuale implica che molti potrebbero verificarsi.Per questo motivo, i modelli stocastici non vengono eseguiti solo una volta, ma centinaia o addirittura migliaia di volte.Questa più ampia raccolta di dati non solo esprime quali risultati sono più probabili, ma anche quali intervalli ci si possono aspettare.

Per capire l'idea della modellazione stocastica, può essere utile considerare che è il contrarioModellazione deterministica.Questo secondo tipo di modellazione è ciò in cui è costituita la maggior parte della matematica elementare.La soluzione a un problema può di solito avere una sola risposta giusta e il grafico di una funzione può avere un solo set di valori specifico.La modellazione stocastica, d'altra parte, è come variare leggermente un problema di matematica complicata per vedere come è influenzata la soluzione, e quindi farlo tante volte e in modi diversi.Queste lievi variazioni rappresentano la casualità o l'imprevedibilità degli eventi del mondo reale e i loro effetti.

Un'altra applicazione del mondo reale della modellazione stocastica, oltre all'assicurazione, è la produzione.La produzione è vista come un processo stocastico a causa dell'effetto che possono avere variabili sconosciute o casuali sul risultato finale.Ad esempio, una fabbrica che produce un determinato prodotto scoprirà sempre che una piccola percentuale dei prodotti non viene visualizzata come previsto e non può essere venduta.Ciò può essere dovuto a una varietà di fattori, come la qualità degli input, le condizioni di lavoro dei macchinari di produzione e la competenza dei dipendenti, tra gli altri.L'imprevedibilità di come questi fattori influenzano i risultati può essere modellato per prevedere un determinato tasso di errore nella produzione, che può essere pianificato in anticipo.