Stochastische Simulation

Kurzbeschriebung

Die stochastische Simulation ist ein Modellierungsansatz, bei dem Zufallsprozesse explizit in die Dynamik eines Systems eingebaut werden. Im Gegensatz zu deterministischen Modellen erzeugt jede Simulation einen möglichen Realisationspfad; die Gesamtheit vieler Läufe beschreibt eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der möglichen Ergebnisse.

Methodisch werden unsichere oder zufällige Größen als Zufallsvariablen modelliert (z. B. Übergangswahrscheinlichkeiten, Ereigniszeiten). Häufige Techniken sind Monte-Carlo-Simulationen, agentenbasierte stochastische Modelle oder stochastische Differentialgleichungen. Erwartungswerte werden aus vielen Läufen geschätzt, z. B. '"`UNIQ--math-00000000-QINU`"'.

Stochastische Simulation dient primär der Abbildung natürlicher Variabilität und Unsicherheit in komplexen Systemen. Sie ist kein Inferenzverfahren im engeren Sinn, sondern ein simulationsbasierter Zugang zur Exploration von Verteilungen, Risiken und Extremereignissen.

Anwendbarkeit im Gesundheitssektor

Im Gesundheitswesen und Public Health wird stochastische Simulation eingesetzt, um realistische Krankheits- und Versorgungsdynamiken abzubilden, etwa bei der Ausbreitung von Infektionskrankheiten, Patientenflüssen in Krankenhäusern oder Wartezeiten in Versorgungssystemen. Zufällige Kontakte, individuelle Krankheitsverläufe oder Ereigniszeiten lassen sich so realitätsnah modellieren.

Besonders wichtig ist die Methode für Risikobewertung und Szenarienanalyse, etwa zur Abschätzung seltener, aber kritischer Ereignisse (Überlastung von Intensivstationen, Superspreading). Sie unterstützt Entscheidungsprozesse, indem sie Verteilungen statt Punktwerte liefert.

Sonstiges

Rechenaufwendig bei komplexen Modellen

Ergebnisse hängen stark von Modellannahmen ab

Gut kombinierbar mit Szenario- und Sensitivitätsanalyse

Semantik

Wikidata-Identifikator ist: Q235582

Deutsche Wikipediaseite ist: https://de.wikipedia.org/wiki/Stochastische_Simulation

Englische Wikipediaseite ist: Stochastic_simulation

Quelle: Ripley (1987), Stochastic Simulation

Behandlung von Unsicherheit in den Ergebnissen der Methode ist explizit

Für die Methode benötigte Datenmenge ist klein;mittel„Klein;mittel“ befindet sich nicht in der Liste (Groß, Mittel, Klein) zulässiger Werte für das Attribut „Für die Methode benötigte Datenmenge ist“.

Zweck der Methode ist Simulation

Methode ist Mitglied der Methodenfamilie Simulation;Statistisch;Hybrid„Simulation;Statistisch;Hybrid“ befindet sich nicht in der Liste (Mechanistisch, Statistisch, Maschinenlernen, Tiefes Lernen, Hybrid, Kausale Inferenz, Simulation, Operationale Vorhersage, Beschreibende und erkundende Analyse, Praktisches Anwendungskonzept, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Methode ist Mitglied der Methodenfamilie“.

Interpretierbarkeit der Ergebnisse der Methode ist mittel

Webseite: https://www.rand.org/topics/monte-carlo-simulation.html