Simulación del Monte Carlo
La simulación de Monte Carlo es una técnica matemática computarizada para generar datos de muestra aleatorios basados en alguna distribución conocida para experimentos numéricos. Este método se aplica al análisis cuantitativo de riesgos y problemas de toma de decisiones. Este método es utilizado por profesionales de diversos perfiles como finanzas, gestión de proyectos, energía, manufactura, ingeniería, investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte, etc.
Este método fue utilizado por primera vez por científicos que trabajaban en la bomba atómica en 1940. Este método se puede utilizar en aquellas situaciones en las que necesitamos hacer una estimación y decisiones inciertas, como predicciones meteorológicas.
Simulación de Monte Carlo: características importantes
A continuación se presentan las tres características importantes del método Monte-Carlo:
- Su salida debe generar muestras aleatorias.
- Debe conocerse su distribución de entrada.
- Su resultado debe conocerse al realizar un experimento.
Simulación Monte Carlo ─ Ventajas
- Fácil de implementar.
- Proporciona muestreo estadístico para experimentos numéricos utilizando la computadora.
- Proporciona una solución aproximada a problemas matemáticos.
- Se puede utilizar tanto para problemas estocásticos como deterministas.
Simulación de Monte Carlo ─ Desventajas
Requiere mucho tiempo, ya que es necesario generar una gran cantidad de muestras para obtener el resultado deseado.
Los resultados de este método son solo la aproximación de valores verdaderos, no los exactos.
Método de simulación Monte Carlo ─ Diagrama de flujo
La siguiente ilustración muestra un diagrama de flujo generalizado de la simulación de Monte Carlo.