什么是随机建模(Stochastic Modeling)？
随机建模是一种将一定程度的随机性或不可预测性考虑在内的数据或预测结果的技术。例如，保险业在很大程度上依赖于随机模型来预测公司资产负债表的未来状况，由于这些可能取决于不可预测的事件，导致索赔的支付。许多其他行...
随机建模是一种将一定程度的随机性或不可预测性考虑在内的数据或预测结果的技术。例如，保险业在很大程度上依赖于随机模型来预测公司资产负债表的未来状况，由于这些可能取决于不可预测的事件，导致索赔的支付。许多其他行业和研究领域可以从随机建模中获益，如统计学、股票投资、生物学、语言学和量子物理学。
人在攀爬绳索，尤其是在保险领域，随机建模在确定预期结果和不可能发生的结果方面是至关重要的在其他数学模型中，随机模型包含随机变化来预测未来的情况，并观察它们可能是什么样子。当然，一个随机变化的可能性意味着许多可能发生。因此，随机模型不是只运行一次，但是成百上千次。这些更大的数据收集不仅表明了哪些结果最有可能，但是我们也可以预期到什么样的范围。为了理解随机建模的思想，考虑到它在某种程度上是相反的，可能会有帮助，第二种类型的建模是大多数初等数学的组成部分一个问题的解决方案通常只能有一个正确的答案，而函数的图形也只能有一组特定的值。另一方面，随机建模就像是稍微改变一个复杂的数学问题，看看它是如何受到影响的，这些细微的变化代表了现实世界事件及其影响的随机性或不可预测性。随机建模的另一个实际应用，除了保险，制造业。制造业被视为一个随机过程，因为未知或随机变量会对最终结果产生影响。例如，一个制造某种产品的工厂总是会发现有一小部分产品没有按预期生产出来，这可能是由于各种因素造成的，例如投入品的质量、生产机械的工作条件和员工的能力等。这些因素如何影响结果的不可预测性可以通过建模来预测制造业中的某个错误率，这是可以提前计划的。
人在攀爬绳索，尤其是在保险领域，随机建模在确定预期结果和不可能发生的结果方面是至关重要的在其他数学模型中，随机模型包含随机变化来预测未来的情况，并观察它们可能是什么样子。当然，一个随机变化的可能性意味着许多可能发生。因此，随机模型不是只运行一次，但是成百上千次。这些更大的数据收集不仅表明了哪些结果最有可能，但是我们也可以预期到什么样的范围。为了理解随机建模的思想，考虑到它在某种程度上是相反的，可能会有帮助，第二种类型的建模是大多数初等数学的组成部分一个问题的解决方案通常只能有一个正确的答案，而函数的图形也只能有一组特定的值。另一方面，随机建模就像是稍微改变一个复杂的数学问题，看看它是如何受到影响的，这些细微的变化代表了现实世界事件及其影响的随机性或不可预测性。随机建模的另一个实际应用，除了保险，制造业。制造业被视为一个随机过程，因为未知或随机变量会对最终结果产生影响。例如，一个制造某种产品的工厂总是会发现有一小部分产品没有按预期生产出来，这可能是由于各种因素造成的，例如投入品的质量、生产机械的工作条件和员工的能力等。这些因素如何影响结果的不可预测性可以通过建模来预测制造业中的某个错误率，这是可以提前计划的。
- 发表于 2020-08-05 22:10
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- 分类：经济金融
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