Online Tool Store
Symulator Monte Carlo
Symuluj wyniki przy użyciu losowego próbkowania, aby oszacować prawdopodobieństwa, ryzyko i rezultaty decyzji.
To narzędzie działa w całości w Twojej przeglądarce. Twoje pliki nigdy nie są wysyłane na serwer.
Matematyka i nauka
Symulator Monte Carlo
Jedna zmienna na wiersz: name: low-high, albo name: low-mode-high dla asymetrycznego oszacowania trójkątnego.
Połącz nazwy swoich zmiennych za pomocą + − × ÷ ^, nawiasów oraz abs(), sqrt(), min(), max().
Działa całkowicie w Twojej przeglądarce — nic nie jest przesyłane.
Jak działa Symulator Monte Carlo
- Wypisz każdą niepewną zmienną jako nazwę z zakresem od-do, albo zakresem od-moda-do dla asymetrycznego oszacowania.
- Napisz formułę wyniku, która łączy te zmienne po nazwie — dokładne obliczenie, jakie Twój model wykonuje przy każdej próbie.
- Wybierz kształt rozkładu, liczbę prób i wartość docelową z kierunkiem („osiągnięcie lub przekroczenie celu” albo „pozostanie na poziomie celu lub poniżej”).
- Uruchom symulację. Każda próba losuje nowe wartości dla każdej zmiennej z wybranego rozkładu i jednokrotnie oblicza formułę.
- Odczytaj percentyle, prawdopodobieństwo osiągnięcia celu i histogram — nie średnią, która ukrywa kształt rozkładu.
Metoda
Symulacja Monte Carlo losowo próbkuje każdą niepewną zmienną, oblicza wynik i powtarza ten proces — budując rozkład empiryczny zamiast jednego oszacowania punktowego.
dla każdej próby: wylosuj zmienne → oblicz formułę → zbierz wynik; następnie odczytaj percentyle wszystkich zebranych wyników
Uśrednienie zmiennych i jednorazowe obliczenie daje liczbę, która może być daleka od wyniku mediany, zwłaszcza gdy model mnoży niepewne wartości przez siebie. Wyniki można skopiować jako jednowierszowe podsumowanie lub pobrać jako CSV do dalszej analizy.
Najczęstsze pytania
Ile prób potrzebuję?
Tyle, aby odpowiedź przestała się zmieniać. Uruchom dziesięć tysięcy prób dwa razy; jeśli percentyle są zbliżone, to wystarczy. Prawdopodobieństwa w ogonach rozkładu wymagają więcej prób niż mediany.
Jakiego rozkładu powinienem użyć?
Trójkątnego, gdy masz niskie, prawdopodobne i wysokie oszacowanie — co dotyczy większości przypadków biznesowych. Normalnego, gdy wielkość jest sumą wielu małych efektów. Jednostajnego tylko wtedy, gdy naprawdę znasz jedynie granice.
Dlaczego nie użyć po prostu średniej z każdej zmiennej?
Ponieważ średnia funkcji nie jest funkcją średnich, gdy tylko coś zostanie pomnożone lub ograniczone. Właśnie tę lukę ujawnia symulacja.
Jak napisać formułę wyniku?
Odwołuj się do każdej zmiennej po nazwie podanej po lewej stronie jej zakresu, łącząc je za pomocą + − × ÷ ^, nawiasów oraz abs(), sqrt(), min(), max(). Na przykład przy zmiennych „cost: 90-140” i „demand: 800-1400” formuła (demand - cost) * 10 oblicza jeden symulowany wynik na próbę.
Czy moje dane są gdzieś wysyłane?
Nie. Każda próba jest losowana i obliczana w Twojej przeglądarce za pomocą własnego generatora liczb losowych JavaScript — nic, co wpiszesz, nie jest przesyłane.
Jak wypadamy na tle innych
| Funkcja | Online Tool Store | Numiqo Monte Carlo Calculator | ScopeCone Delivery Forecast | Share Predictions Trading Simulator |
|---|---|---|---|---|
| Własna formuła obejmująca wiele zmiennych | ✓ | ✓ | Losuje ponownie tylko jedną zmienną czasu cyklu | Stałe pola współczynnika wygranych i ryzyka |
| Wybór kształtu rozkładu zmiennych | ✓ | ✓ | Losuje ponownie dane historyczne, brak wyboru kształtu | Tylko prawdopodobieństwo współczynnika wygranych |
| Prawdopodobieństwo osiągnięcia własnego celu | ✓ | ✓ | Tylko stałe P50/P85/P95 | ✓ |
| Pobieranie surowych wyników prób jako CSV | ✓ | Niedostępne | Niedostępne | Niedostępne |
Symulator Monte Carlo pokazuje percentyle zamiast średniej, ponieważ to średnia jest liczbą najbardziej narażoną na wprowadzenie decyzji w błąd.