Метод Монте-Карло: альтернативный подход к решению задач теории вероятности
Моделирование методом Монте-Карло – это математический метод, который позволяет исследовать возможные исходы неопределенного события.
Например, расстояние на машине между домом и офисом фиксировано. Однако вероятностное моделирование может предсказать различное время в пути с учетом таких факторов, как пробки на дорогах, плохая погода, дтп, ремонтные работы и т. д.
Традиционные методы прогнозирования не могут учитывать неопределенность и дали бы нам однозначный ответ на прогноз. Например, они выдали бы минимальное и максимальное время в пути. Но при этом оба ответа будут не так точны.
Суть метода заключается в следующем:
🔹 исследуемый процесс описывается математической моделью с использованием генератора случайных величин;
🔹 модель многократно обсчитывается (симулируется);
🔹 на основе полученных данных вычисляются вероятностные характеристики рассматриваемого процесса.
Решение задачи про джунов с собеседования в банк методом Монте-Карло можно увидеть на прикреплённой к посту картинке.
На работе не часто приходится решать задачи по теории вероятности, тем более таким способом. А вот для симуляции А/Б тестов и всего что с ними связано метод Монте-Карло я использую довольно часто.
Используете ли вы подобное моделирование для решения рабочих задач? Поделитесь своими историями в комментариях!
#задачиссобеседований #абтесты
Моделирование методом Монте-Карло – это математический метод, который позволяет исследовать возможные исходы неопределенного события.
Например, расстояние на машине между домом и офисом фиксировано. Однако вероятностное моделирование может предсказать различное время в пути с учетом таких факторов, как пробки на дорогах, плохая погода, дтп, ремонтные работы и т. д.
Традиционные методы прогнозирования не могут учитывать неопределенность и дали бы нам однозначный ответ на прогноз. Например, они выдали бы минимальное и максимальное время в пути. Но при этом оба ответа будут не так точны.
Суть метода заключается в следующем:
🔹 исследуемый процесс описывается математической моделью с использованием генератора случайных величин;
🔹 модель многократно обсчитывается (симулируется);
🔹 на основе полученных данных вычисляются вероятностные характеристики рассматриваемого процесса.
Решение задачи про джунов с собеседования в банк методом Монте-Карло можно увидеть на прикреплённой к посту картинке.
На работе не часто приходится решать задачи по теории вероятности, тем более таким способом. А вот для симуляции А/Б тестов и всего что с ними связано метод Монте-Карло я использую довольно часто.
Используете ли вы подобное моделирование для решения рабочих задач? Поделитесь своими историями в комментариях!
#задачиссобеседований #абтесты