關於蒙地卡羅模擬方法與模擬準確性

策略模型化使用蒙地卡羅模擬方法為您定義的假設隨機產生一個範圍的值。

在您將輸入儲存格定義為假設，將輸出儲存格定義為預測後，您可以執行模擬。策略模型化使用蒙地卡羅模擬方法，其使用亂數來測量模型中不確定性的效果。

模擬會反覆執行以下步驟：

1. 在每個假設儲存格方面，則會根據您所定義的範圍產生亂數，然後置入在模型中。

   策略模型化會使用「乘法同餘產生器」方法來產生亂數。

2. 系統會計算模型。
3. 會從每個預測儲存格擷取值，然後新增至預測結果區的圖表中。

這是一個反覆的程序，會持續進行直到達到試驗次數或您停止模擬為止。

最終的預測圖會將假設儲存格的組合不確定性，反映在預測儲存格上。

模擬準確性主要由兩個因子決定：

• 模擬的試驗次數 (或長度)，一般而言，您在模擬中執行的試驗次數愈多，統計與百分位數資訊的準確性愈高。若有指定試驗次數，則統計與百分位數的準確性大幅取決於預測分布的形狀和性質。
• 抽樣方法：蒙地卡羅抽樣會產生自然的「模擬」類型案例，而拉丁超立方抽樣會受到限制，但準確性較高。