蒙特卡罗模拟 分享链接/book/development-efficiency/1765.html

1. 分析方法简介

蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟又称“统计实验方法”，是一种通过寻找一个概率统计的相似体并用随机抽样的过程来获得该相似体近似解的一种手段。其核心原理是：

• 当样本容量足够大时，事件发生的频率即为概率。
• 通过大量的随机模拟，预测目标的可能结果及其概率分布。

X分析的蒙特卡罗模拟功能支持以下步骤：

1. 设置变量：为每个变量设置相应的分布或值。
2. 定义预测目标公式：基于变量公式，设置预测目标。 
3. 设置模拟次数：输入模拟运行的次数，次数越多，结果越精确。
4. 优化方案组合：当变量有多个方案时，可通过方案设定、目标设定和要求设定，让机器自动找到最优方案组合策略。

3. 输出结果解释

蒙特卡罗模拟完成后，软件会生成以下结果：

3.1 基本描述

3.2 预测结果分布

通过概率密度图展示目标结果的分布情况，包括：

• 概率密度图：概率密度图展示目标结果的分布情况，反映不同值出现的概率密度。
• 累计概率密度图：累计概率密度图展示目标结果的累计概率分布，反映目标结果小于或等于某一值的概率。

3.2 最优方案组合

如果设置了优化目标，软件会输出以下内容：

• 最优方案：符合目标的最优变量组合策略。
• 最优结果：在最优方案下，目标结果的具体数值。