Имитационное моделирование экономической деятельности предприятия
Основы использования законов распределения случайных величин. Характеристика метода Монте-Карло. Обобщенное распределение Эрланга. Планирование имитационного компьютерного эксперимента. Исследование аспектов ортогонального планирования второго порядка.
Подобные документы
Реализация метода имитационного моделирования Монте Карло для оценки экономических рисков проектов. Исследование влияния на результаты проекта случайных комбинаций исходных факторов. Изучение функционирования простой системы массового обслуживания.
реферат, добавлен 25.05.2021Расчет риска инвестиционного проекта методом Монте-Карло c использованием среды MS Excel. Причины применения имитационного моделирования. Задачи имитационного эксперимента. Задание законов распределения вероятностей. Результаты корреляционного анализа.
презентация, добавлен 29.11.2013Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Некоторые сведения теории вероятностей. Общая схема метода Монте-Карло. Вычисление кратных интегралов. Численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных величин.
курсовая работа, добавлен 26.12.2014Общая схема метода Монте-Карло, который является методом моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Пример расчета системы массового обслуживания методом Монте-Карло. Генерация последовательности случайных чисел.
презентация, добавлен 06.04.2018Определение понятия "имитационное моделирование". Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования. Применение метода в оценке геологических запасов.
реферат, добавлен 30.08.2009Общая схема метода Монте-Карло, оценка его погрешности. Алгоритмы метода для решения интегральных уравнений второго рода. Способ существенной выборки, использующий вспомогательную плотность распределения. Программа вычисления определенного интеграла.
реферат, добавлен 19.02.2017Принцип метода Монте-Карло и проверка статистических гипотез. Закон распределения случайных величин при имитации экономических процессов. Программы имитационного моделирования. Описание граф-схемы стратегии и разработка редактора сетевых графиков.
курсовая работа, добавлен 20.12.2012Имитационное моделирование – методика построения моделей, которые описывают процессы так, как они протекали бы в действительности. Обзор использования метода Монте-Карло, применяемого в имитационном моделировании. Сравнение доходов и убытков в проекте.
статья, добавлен 03.12.2018Этапы процесса построения математической модели экономической системы, критерии ее адекватности. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло как разновидность имитационного моделирования.
курсовая работа, добавлен 04.05.2017Характеристика метода моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Рассмотрение истории возникновения идеи использования случайных явлений в области приближенных вычислений. Развитие метода вычислительной математики.
контрольная работа, добавлен 19.05.2015Анализ численных методов решения математических задач при помощи имитационного моделирования случайных чисел. Описание использования метода Монте-Карло на практике в инвестиционном планировании в условиях неопределенности и высокого экономического риска.
реферат, добавлен 28.10.2019Схема проведения вычислений в статистическом моделировании. Области применения метода Монте-Карло: физика, химия, экономика, математика, оптимизация, теория управления. Использование генератора случайных чисел для построения геометрических объектов.
презентация, добавлен 10.02.2014Сущность, особенности и способы применения метода моделирования случайных величин (метод Монте-Карло). Экономико-математическая модель задачи на использование ресурсов при производстве. Расчет оптимального размера и периода поставки, точки заказа.
контрольная работа, добавлен 23.05.2013История рождения метода Монте-Карло. Особенности решения задач, построения алгоритмов и интегрирования, в условиях которых присутствует элемент неопределенности при помощи метода Монте-Карло. Геометрический алгоритм моделирования методом Монте-Карло.
контрольная работа, добавлен 16.02.2016Понятие метода статистического моделирования систем. Предмет и общая схема метода Монте-Карло. Разыгрывание дискретной случайной величины. Моделирование систем массового обслуживания с использованием метода Монте-Карло. Разыгрывание полной группы событий.
контрольная работа, добавлен 17.09.2009Определение понятия "имитационное моделирование". Аналитические и статистические модели. Имитационное моделирование воспроизводственных процессов в нефтегазовой промышленности. Метод Монте-Карло. Рассмотрение примера - оценка геологических запасов.
реферат, добавлен 07.05.2009Понятие и сущность имитационного моделирования, его свойства и область применения. Построение моделирующих алгоритмов, описание метода Монте-Карло. Принципы оценки адекватности математической модели, состав пакета прикладных программ моделирования систем.
курс лекций, добавлен 26.12.2014Основные методы статистического моделирования случайных элементов. Применение метода Монте-Карло для вычисления интегралов и решения систем линейных алгебраических уравнений. Проблемы создания имитационных моделей на основе языка программирования GPSS.
методичка, добавлен 05.03.2014Краткий анализ возможности построения дробно факторной модели. Определение уровней факторов, интервалов варьирования, матрица планирования эксперимента. Имитационное моделирование по методу Монте-Карло. Определение коэффициентов уравнения регрессии.
курсовая работа, добавлен 14.10.2020Процесс создания модели на основе классического и системного подходов. Моделирование случайных событий и процессов. Понятие о математической схеме. Анализ использования метода Монте-Карло и уравнения Колмогорова. Суть финальных вероятностей состояний.
лекция, добавлен 08.06.2015Рассмотрение всех возможных последствий решений и оценка воздействия риска при помощи моделирования по методу Монте-Карло. Обеспечение высокой эффективности принятия решений в условиях неопределенности. Преимущества моделирования по методу Монте-Карло.
реферат, добавлен 08.01.2015Требования, виды и последовательность организации эксперимента. Статистическая вероятность и распределения случайных величин. Параметры эмпирических распределений и проверка нормальности распределения. Основы корреляционного и регрессионного анализов.
учебное пособие, добавлен 04.02.2016Моделирование времени выполнения заказа клиента методом Монте-Карло, применение законов распределения. АВС-анализ прибыльности товаров, определение вероятности отказа в поставке товара клиенту методами схемной надёжности, суть метода наименьших квадратов.
реферат, добавлен 05.12.2016Генерирование последовательности из N с.в. с требуемым законом распределения и параметрами распределения (матожидание Мх, дисперсия Dx). Построение гистограммы распределения. Проверка соответствия полученных результатов заданному закону распределения.
контрольная работа, добавлен 07.08.2011Случайных событий и величин, их характеристики, системы и подсистемы. Формы взаимосвязи случайных простых событий. Оценка вероятности одновременного наступления двух независимых событий. Схемы случайных событий и законы распределения случайных величин.
контрольная работа, добавлен 14.11.2008