Die Stichprobenentnahmemethode wählt bei jedem Simulationsversuch einen zufälligen Wert für jede Annahme in Ihrem Modell aus.
Strategic Modeling-Simulationen verwenden eine der folgenden Stichprobenentnahmemethoden:
Monte Carlo - Wählt zufällig einen beliebigen Wert aus der definierten Verteilung jeder Annahme aus.
Latin Hypercube - Wählt zufällig Werte aus und verteilt sie gleichmäßig über die definierte Verteilung jeder Annahme.
Monte Carlo-Stichprobenentnahmen
Die Monte-Carlo-Simulation generiert zufällig und wiederholt Werte für unsichere Variablen, um ein Modell zu simulieren. Die Werte für jede Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Annahme sind zufällig und völlig unabhängig. In anderen Worten: Der zufällige für einen Versuch ausgewählte Zufallswert hat keine Auswirkung auf den nächsten generierten Zufallswert.
Die Monte-Carlo-Simulation wurde nach der Stadt Monte Carlo in Monaco benannt, in deren Kasinos Glücksspiele, z.B. Roulette, Würfeln und Spielautomaten, angeboten werden, die alle zufälliges Verhalten nutzen.
Ein solches zufälliges Verhalten ähnelt der Monte-Carlo-Simulation, bei der Variablenwerte zufällig ausgewählt werden, um ein Modell zu simulieren. Beim Werfen eines Würfels wissen Sie, dass die Augenzahl entweder 1, 2, 3, 4, 5 oder 6 sein wird, aber Sie wissen nicht, welche Augenzahl für einen bestimmten Wurf angezeigt wird. Genauso verhält es sich mit Variablen, für die der Wertebereich bekannt ist, deren Wert für einen bestimmten Zeitpunkt oder ein bestimmtes Ereignis jedoch nicht sicher vorhergesagt werden kann (z.B. Zinssätze, Personalbedarf, Aktienkurse, Bestand, Telefongespräche pro Minute).
Die Verwendung von Monte-Carlo-Stichprobenentnahmen zur Annäherung an die wahre Form der Verteilung erfordert mehr Versuche als Latin Hypercube.
Verwenden Sie die Monte Carlo-Stichprobenentnahme, um realistische Was-wäre-wenn-Szenarios für Ihr Modell zu simulieren.
Latin Hypercube-Stichprobenentnahme
Die Latin Hypercube-Stichprobenentnahme unterteilt die Wahrscheinlichkeitsverteilung jeder Annahme in nicht überlappende Segmente. Dabei hat jedes Segment eine gleiche Wahrscheinlichkeit.
Beim Ausführen einer Simulation wählt Latin Hypercube einen Zufallswert für die Annahme für jedes Segment aus. Dies erfolgt entsprechend der Wahrscheinlichkeitsverteilung für das jeweilige Segment. Diese Werte stellen die Latin Hypercube-Stichprobe dar. Nachdem eine Stichprobe für jedes Segment genau einmal entnommen wurde, wird der Prozess wiederholt, bis die Simulation beendet wird.
Die Latin Hypercube-Stichprobenentnahme ist in der Regel präziser beim Berechnen von Simulationsstatistiken als die konventionelle Monte Carlo-Stichprobenentnahme, da die Stichprobenentnahme im gesamten Bereich einer Verteilung gleichmäßiger und konsistenter erfolgt. Für die Latin Hypercube-Stichprobenentnahme sind weniger Versuche erforderlich, um dieselbe statistische Genauigkeit zu erreichen als bei der Monte Carlo-Stichprobenentnahme. Der zusätzliche Aufwand dieser Methode besteht in dem zusätzlichen Speicherbedarf, der zum Verfolgen der Segmente benötigt wird, die während der Simulation entnommen wurden. (Im Vergleich zu den meisten Simulationsergebnissen ist dieser zusätzliche Aufwand jedoch gering.)
Verwenden Sie die Latin Hypercube-Stichprobenentnahmemethode, wenn es Ihnen vor allem um die Genauigkeit der Simulationsstatistiken geht.