Monte-Carlo-Simulation: Unterschied zwischen den Versionen
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Bei aktuellen Ereignissen mit relativ kurzen Zeithorizont und daraus resultierend kleinen Datenmengen (z.B. Hospitalisierungen bei epidemischem Geschehen über 10 Tage) sind in der Regel zwar die grundsätzlichen mathematischen Zusammenhänge bekannt, können aber auf Grund der geringen Datenmenge noch keine konkreten Parameter liefern. Die Monte-Carlo-Methode tastet dabei den Funktionsraum systematisch und durch das zufallsbasierte Sampling statistisch aussagekräftig ab und erzeugt eine hohe (aber im Vergleich zu einem volständigen mehrdimensionalen Abstaten des Funktionsraumes immernoch rechnerisch beherrschbare) Zahl von "Planspielen", die zusammen aber ein statistisch aussagekräftiges Bild ergeben, weil durch die Zufallsauswahl der jeweils eingesetzten Parameter eine Gleichverteilung im Funktionsraum garantiert ist die aber anders as periodsiche Abtastungen unerwartetes Verhalten der Funktion mit höherer Wahrscheinlichkeit erfasst. | |||
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Version vom 19. Januar 2026, 14:31 Uhr
Kurzbeschriebung
Mittels Monte-Carlo-Simulation lassen sich aus funktional modellierten Zusamenhängen durch zufallsbasiertes Sampling der unbekannten Parameter konkrete Zahlenwerte bzw Zahlenbereiche mit Konfidenzintervallen erzeugen
Anwendbarkeit im Gesundheitssektor
Bei aktuellen Ereignissen mit relativ kurzen Zeithorizont und daraus resultierend kleinen Datenmengen (z.B. Hospitalisierungen bei epidemischem Geschehen über 10 Tage) sind in der Regel zwar die grundsätzlichen mathematischen Zusammenhänge bekannt, können aber auf Grund der geringen Datenmenge noch keine konkreten Parameter liefern. Die Monte-Carlo-Methode tastet dabei den Funktionsraum systematisch und durch das zufallsbasierte Sampling statistisch aussagekräftig ab und erzeugt eine hohe (aber im Vergleich zu einem volständigen mehrdimensionalen Abstaten des Funktionsraumes immernoch rechnerisch beherrschbare) Zahl von "Planspielen", die zusammen aber ein statistisch aussagekräftiges Bild ergeben, weil durch die Zufallsauswahl der jeweils eingesetzten Parameter eine Gleichverteilung im Funktionsraum garantiert ist die aber anders as periodsiche Abtastungen unerwartetes Verhalten der Funktion mit höherer Wahrscheinlichkeit erfasst.
Semantik
Identifikator:
Wikidata-Identifikator ist: Q232207
Deutsche Wikipediaseite ist: Monte_Carlo_method
Englische Wikipediaseite ist: Monte-Carlo-Simulation
Zweck der Methode ist Voraussage und Simulation
Methode ist Mitglied der Methodenfamilie Simulation