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什么是随机建模？(stochastic modeling?)

随机建模是一种呈现数据或预测结果的技术，它考虑了一定程度的随机性或不可预测性。例如，保险业在很大程度上依赖随机建模来预测公司资产负债表的未来状况，因为这些可能取决于导致索赔支付的不可预测事件。许多其他行业和研究领域可以受益于随机建模，如统计学、股票投资、生物学、语言学和量子物理学。...

随机建模是一种呈现数据或预测结果的技术，它考虑了一定程度的随机性或不可预测性。例如，保险业在很大程度上依赖随机建模来预测公司资产负债表的未来状况，因为这些可能取决于导致索赔支付的不可预测事件。许多其他行业和研究领域可以受益于随机建模，如统计学、股票投资、生物学、语言学和量子物理学。

特别是在保险业，随机建模对于确定预期结果和不可能结果至关重要。与其他数学建模中使用固定变量不同，随机模型采用随机变量来预测未来条件，并观察它们可能是什么样子。当然，一个随机变化的可能性意味着可能发生许多随机变化。由于这个原因，随机模型不是只运行一次，而是数百次甚至数千次。这一更大规模的数据收集不仅表达了哪些结果最有可能，还表达了预期的范围。

为了理解随机建模的思想，考虑到确定性建模在某种程度上是相反的，这是有帮助的。第二类建模是大多数初等数学的组成部分。一个问题的解决方案通常只能有一个正确答案，函数图只能有一组特定的值。另一方面，随机建模就像是稍微改变一个复杂的数学问题，看看解决方案是如何受到影响的，然后以不同的方式重复这么多次。这些细微的变化代表了现实世界事件及其影响的随机性或不可预测性。

除了保险之外，随机建模的另一个实际应用是制造业。由于未知或随机变量对最终结果的影响，制造被视为一个随机过程。例如，一家生产某种产品的工厂总是会发现一小部分产品没有按预期生产，无法销售。这可能是由多种因素造成的，如投入的质量、生产机械的工作条件、员工的能力等。可以对这些因素如何影响结果的不可预测性进行建模，以预测制造过程中的特定错误率，这可以提前计划。

发表于 2021-12-24 21:05
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分类：商业金融

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