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Simulatore Monte Carlo
Simula risultati utilizzando campionamento casuale per stimare probabilità, rischi e risultati decisionali.
Questo strumento funziona interamente nel tuo browser. I tuoi file non vengono mai caricati su un server.
Matematica e Scienze
Simulatore Monte Carlo
Un input per riga: name: low-high, oppure name: low-mode-high per una stima triangolare asimmetrica.
Combina i nomi dei tuoi input con + − × ÷ ^, parentesi e abs(), sqrt(), min(), max().
Viene eseguito interamente nel tuo browser — non viene caricato nulla.
Come funziona il Simulatore Monte Carlo
- Elenca ogni input incerto come un nome con un intervallo minimo-massimo, oppure minimo-moda-massimo per una stima asimmetrica.
- Scrivi la formula del risultato che combina questi input per nome — il calcolo esatto che il tuo modello esegue a ogni prova.
- Scegli una forma di distribuzione, un numero di prove e un valore obiettivo con una direzione ("raggiungere o superare" oppure "rimanere al di sotto dell'obiettivo").
- Esegui la simulazione. Ogni prova campiona nuovi valori per ciascun input dalla distribuzione scelta e valuta la formula una volta.
- Leggi i percentili, la probabilità di raggiungere l'obiettivo e l'istogramma — non la media, che nasconde la forma.
Il metodo
Una simulazione Monte Carlo campiona casualmente ogni input incerto, calcola il risultato e ripete il processo — costruendo una distribuzione empirica invece di una singola stima puntuale.
per ogni prova: campiona gli input → valuta la formula → raccogli il risultato; poi leggi i percentili di tutti i risultati raccolti
Fare la media degli input e calcolare una sola volta dà un numero che può essere molto lontano dal risultato mediano, soprattutto quando il modello moltiplica valori incerti tra loro. I risultati possono essere copiati come riepilogo su una riga o scaricati come CSV per ulteriori analisi.
Domande frequenti
Quante prove mi servono?
Abbastanza perché la risposta smetta di cambiare. Esegui diecimila prove due volte; se i percentili coincidono da vicino, è sufficiente. Le probabilità di coda richiedono più prove delle mediane.
Quale distribuzione dovrei usare?
Triangolare quando hai una stima bassa, probabile e alta — la maggior parte dei casi aziendali. Normale quando la quantità è una somma di molti piccoli effetti. Uniforme solo quando conosci davvero solo i limiti.
Perché non usare semplicemente la media di ogni input?
Perché la media di una funzione non è la funzione delle medie non appena qualcosa viene moltiplicato o limitato. Questo divario è esattamente ciò che una simulazione rivela.
Come scrivo la formula del risultato?
Fai riferimento a ogni input con il nome che hai messo a sinistra del suo intervallo, combinato con + − × ÷ ^, parentesi e abs(), sqrt(), min(), max(). Ad esempio, con gli input "cost: 90-140" e "demand: 800-1400", una formula (demand - cost) * 10 calcola un risultato simulato per prova.
I miei dati vengono inviati da qualche parte?
No. Ogni prova viene campionata e calcolata nel tuo browser con il generatore di numeri casuali di JavaScript — nulla di ciò che digiti viene caricato.
Come ci confrontiamo
| Funzionalità | Online Tool Store | Numiqo Monte Carlo Calculator | ScopeCone Delivery Forecast | Share Predictions Trading Simulator |
|---|---|---|---|---|
| Formula personalizzata su più input | ✓ | ✓ | Ricampiona solo un input di tempo di ciclo | Campi fissi di tasso di successo e rischio |
| Scelta della forma di distribuzione degli input | ✓ | ✓ | Ricampiona dati storici, nessuna forma da scegliere | Solo probabilità di tasso di successo |
| Probabilità di raggiungere il proprio obiettivo | ✓ | ✓ | Solo P50/P85/P95 fissi | ✓ |
| Scarica i risultati grezzi delle prove come CSV | ✓ | Non offerto | Non offerto | Non offerto |
Il Simulatore Monte Carlo riporta i percentili invece di una media, perché la media è il numero più probabile a fuorviare una decisione.