Online Tool Store
Simulator Monte Carlo
Simulează rezultate folosind eșantionare aleatorie pentru estimare probabilități, riscuri și rezultate decizionale.
Acest instrument rulează în întregime în browserul tău. Fișierele tale nu sunt niciodată încărcate pe un server.
Matematică și știință
Simulator Monte Carlo
O intrare pe linie: name: low-high, sau name: low-mode-high pentru o estimare triunghiulară asimetrică.
Combinați numele intrărilor dvs. cu + − × ÷ ^, paranteze și abs(), sqrt(), min(), max().
Rulează în întregime în browserul dvs. — nu se încarcă nimic.
Cum funcționează Simulatorul Monte Carlo
- Enumerați fiecare intrare incertă ca un nume cu un interval minim-maxim, sau minim-mod-maxim pentru o estimare asimetrică.
- Scrieți formula rezultatului care combină aceste intrări după nume — exact calculul pe care modelul dvs. îl execută la fiecare încercare.
- Alegeți o formă de distribuție, un număr de încercări și o valoare țintă cu o direcție („atingerea sau depășirea țintei” sau „menținerea la sau sub țintă”).
- Rulați simularea. Fiecare încercare eșantionează valori noi pentru fiecare intrare din distribuția aleasă și evaluează formula o dată.
- Citiți percentilele, probabilitatea de a atinge ținta și histograma — nu media, care ascunde forma.
Metoda
O simulare Monte Carlo eșantionează aleatoriu fiecare intrare incertă, calculează rezultatul și repetă procesul — construind o distribuție empirică în loc de o singură estimare punctuală.
pentru fiecare încercare: eșantionează intrările → evaluează formula → colectează rezultatul; apoi citește percentilele tuturor rezultatelor colectate
Calcularea mediei intrărilor și efectuarea unui singur calcul dă un număr care poate fi departe de rezultatul median, mai ales când modelul înmulțește valori incerte între ele. Rezultatele pot fi copiate ca un rezumat pe o singură linie sau descărcate ca CSV pentru analize suplimentare.
Întrebări frecvente
De câte încercări am nevoie?
Suficiente cât să nu se mai schimbe răspunsul. Rulați zece mii de încercări de două ori; dacă percentilele coincid îndeaproape, este suficient. Probabilitățile de coadă necesită mai multe încercări decât medianele.
Ce distribuție ar trebui să folosesc?
Triunghiulară atunci când aveți o estimare mică, probabilă și mare — ceea ce reprezintă majoritatea cazurilor de afaceri. Normală atunci când mărimea este o sumă a multor efecte mici. Uniformă doar atunci când chiar nu cunoașteți decât limitele.
De ce să nu folosesc pur și simplu media fiecărei intrări?
Pentru că media unei funcții nu este funcția mediilor de îndată ce ceva este înmulțit sau plafonat. Exact acest decalaj îl dezvăluie o simulare.
Cum scriu formula rezultatului?
Referiți fiecare intrare după numele pus în stânga intervalului său, combinat cu + − × ÷ ^, paranteze și abs(), sqrt(), min(), max(). De exemplu, cu intrările „cost: 90-140” și „demand: 800-1400”, o formulă (demand - cost) * 10 calculează un rezultat simulat per încercare.
Datele mele sunt trimise undeva?
Nu. Fiecare încercare este eșantionată și calculată în browserul dvs. cu propriul generator de numere aleatorii al JavaScript — nimic din ce introduceți nu este încărcat.
Cum ne comparăm
| Funcție | Online Tool Store | Numiqo Monte Carlo Calculator | ScopeCone Delivery Forecast | Share Predictions Trading Simulator |
|---|---|---|---|---|
| Formulă personalizată pe mai multe intrări | ✓ | ✓ | Reeșantionează doar o intrare de timp de ciclu | Câmpuri fixe de rată de câștig și risc |
| Alegerea formei de distribuție a intrărilor | ✓ | ✓ | Reeșantionează date istorice, fără formă de ales | Doar probabilitate de rată de câștig |
| Probabilitatea de a atinge propria țintă | ✓ | ✓ | Doar P50/P85/P95 fixe | ✓ |
| Descărcarea rezultatelor brute ale încercărilor ca CSV | ✓ | Neoferit | Neoferit | Neoferit |
Simulatorul Monte Carlo raportează percentile în loc de o medie, deoarece media este numărul cel mai probabil să inducă în eroare o decizie.