48. MÉTODO MONTE CARLO

Objetivo da análise estatística - determinar o grau de impacto de fatores aleatórios nos indicadores de desempenho do projeto.

A análise é realizada da seguinte forma. Suponhamos que foram determinados quais dados devem ser considerados incertos, e também foi estabelecido um intervalo de valores dentro dos quais eles podem variar aleatoriamente. Se estamos falando, por exemplo, de dois parâmetros, isso significa que foi definido o intervalo de valores dos dados de origem, tendo o formato de um retângulo. Para três variáveis, esta região é um paralelepípedo. O conjunto de dados iniciais dos quais depende o destino do projeto é representado por um ponto situado dentro da área selecionada. Existem muitos desses pontos, por isso é impossível realizar cálculos de projeto para cada um deles. Contudo, é necessário determinar qual o efeito que a incerteza dos dados de entrada tem no comportamento do modelo. Este problema é resolvido usando o método de Monte Carlo.

Suponha que tenhamos uma maneira de selecionar pontos em uma área de dados selecionada aleatoriamente, semelhante à roleta em um estabelecimento de jogo. Para cada ponto escolhido desta forma, vamos calcular os indicadores de desempenho e anotá-los em uma tabela. Tendo feito um número suficientemente grande de experimentos, podemos tirar algumas conclusões.

Dois critérios são usados ​​para quantificar os resultados. valor médio e incerteza. Suponha que fizemos N experimentos e obtivemos um conjunto de valores para algum indicador f(n = 1, N). Então o valor médio de M é determinado pela fórmula

onde M é o valor esperado de f_n; f - determinado indicador em estudo; N é o número de experimentos realizados.

A incerteza (ou coeficiente de variação) é calculada da seguinte forma:

O valor M pode ser interpretado como o valor esperado da variável aleatória f_n.

A incerteza também pode ser vista como uma avaliação do risco associado ao fato de que o valor de f_n desviar do valor esperado de M.

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