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Monte-Carlo-Simulator
Simulieren Sie Ergebnisse mit zufälliger Stichprobennahme zur Schätzung von Wahrscheinlichkeiten, Risiko und Entscheidungsergebnissen.
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Mathematik & Naturwissenschaften
Monte-Carlo-Simulator
Eine Eingabe pro Zeile: name: low-high, oder name: low-mode-high für eine schiefe dreieckige Schätzung.
Kombinieren Sie Ihre Eingabenamen mit + − × ÷ ^, Klammern und abs(), sqrt(), min(), max().
Läuft vollständig in Ihrem Browser — nichts wird hochgeladen.
So funktioniert der Monte-Carlo-Simulator
- Listen Sie jede unsichere Eingabe als Namen mit einem Von-bis-Bereich auf, oder einem Von-Modus-bis-Bereich für eine schiefe Schätzung.
- Schreiben Sie die Ergebnisformel, die diese Eingaben namentlich kombiniert — genau die Berechnung, die Ihr Modell bei jedem Durchlauf ausführt.
- Wählen Sie eine Verteilungsform, eine Anzahl an Durchläufen und einen Zielwert mit einer Richtung („Erreichen oder Übertreffen“ oder „Auf oder unter dem Ziel bleiben“).
- Führen Sie die Simulation aus. Jeder Durchlauf zieht für jede Eingabe frische Werte aus der gewählten Verteilung und wertet die Formel einmal aus.
- Lesen Sie die Perzentile, die Wahrscheinlichkeit, das Ziel zu erreichen, und das Histogramm — nicht den Durchschnitt, der die Form verbirgt.
Die Methode
Eine Monte-Carlo-Simulation zieht jede unsichere Eingabe zufällig, berechnet das Ergebnis und wiederholt dies — so entsteht eine empirische Verteilung statt eines einzelnen Schätzwerts.
für jeden Durchlauf: Eingaben ziehen → Formel auswerten → Ergebnis sammeln; dann Perzentile aller gesammelten Ergebnisse ablesen
Den Durchschnitt der Eingaben zu bilden und einmal zu rechnen ergibt eine Zahl, die weit vom mittleren Ergebnis entfernt sein kann, besonders wenn das Modell unsichere Werte multipliziert. Die Ergebnisse lassen sich als einzeilige Zusammenfassung kopieren oder als CSV zur weiteren Analyse herunterladen.
Häufig gestellte Fragen
Wie viele Durchläufe brauche ich?
So viele, bis sich das Ergebnis nicht mehr ändert. Führen Sie zehntausend zweimal aus; stimmen die Perzentile eng überein, reicht das. Randwahrscheinlichkeiten brauchen mehr Durchläufe als Mediane.
Welche Verteilung sollte ich verwenden?
Dreieck, wenn Sie einen niedrigen, wahrscheinlichen und hohen Schätzwert haben — das trifft auf die meisten Geschäftsfälle zu. Normal, wenn die Größe eine Summe vieler kleiner Effekte ist. Gleichverteilung nur, wenn Sie wirklich nichts außer den Grenzen wissen.
Warum nicht einfach den Durchschnitt jeder Eingabe verwenden?
Weil der Durchschnitt einer Funktion nicht die Funktion der Durchschnitte ist, sobald irgendetwas multipliziert oder begrenzt wird. Genau diese Lücke deckt eine Simulation auf.
Wie schreibe ich die Ergebnisformel?
Verweisen Sie auf jede Eingabe mit dem Namen links von ihrem Bereich, kombiniert mit + − × ÷ ^, Klammern und abs(), sqrt(), min(), max(). Mit den Eingaben „cost: 90-140“ und „demand: 800-1400“ berechnet zum Beispiel die Formel (demand - cost) * 10 ein simuliertes Ergebnis pro Durchlauf.
Werden meine Daten irgendwohin gesendet?
Nein. Jeder Durchlauf wird in Ihrem Browser mit dem eigenen Zufallszahlengenerator von JavaScript berechnet — nichts, was Sie eingeben, wird hochgeladen.
Wie wir abschneiden
| Funktion | Online Tool Store | Numiqo Monte Carlo Calculator | ScopeCone Delivery Forecast | Share Predictions Trading Simulator |
|---|---|---|---|---|
| Eigene Formel über mehrere Eingaben | ✓ | ✓ | Erneuert nur eine Zykluszeit-Eingabe | Feste Gewinnraten- und Risikofelder |
| Wahl der Eingabeverteilungsform | ✓ | ✓ | Zieht historische Daten neu, keine Form wählbar | Nur Gewinnraten-Wahrscheinlichkeit |
| Wahrscheinlichkeit, das eigene Ziel zu erreichen | ✓ | ✓ | Nur feste P50/P85/P95 | ✓ |
| Rohe Durchlaufergebnisse als CSV herunterladen | ✓ | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
Der Monte-Carlo-Simulator meldet Perzentile statt eines Durchschnitts, weil der Durchschnitt die Zahl ist, die eine Entscheidung am wahrscheinlichsten in die Irre führt.