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몬테카를로 시뮬레이션은 시뮬레이션 한번을 하기 위한 수를 확률 분포로부터 임의적으로 선택 하는 표본추출(sampling) 기법 중의 하나이다. 모의적 표본 추출법(simulated sampling technique)이라고도 한다. 몬테카를로 분석의 목적은 확률분포 P(X)로
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8) 훈련용 시뮬레이터
Ⅲ. 시설대안 평가의 수치적 예
1. <예 1> - 설비 확장 관련 ‘몬테카를로 시뮬레이션’ 분석(대안1,2)
2. <예 2> - ‘(주)** 자동차’의 성장옵션 ‘몬테카를로 시뮬레이션’ 분석(대안1,2)
Ⅳ. 결 론
[참고 자료]
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분석 자체를 진행할 수 없게 된다. 이처럼 R 패키지가 모델 확장성이 낮다는 단점에 대응하기 위해 등장한 것이 Stan, WinBUGS, JAGS 등의 확률적 프로그래밍 언어라고 할 수 있다.
Stan은 앤드류 겔만, 밥 카펜터, 대니얼 리 등이 2012년부터 깃허브
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분석한다. 분석방법에는 몬테카를로 시뮬레이션을 활용하며 포트폴리오를 구성하는 자산(주식과 채권)의 수익률을 무작위로 추출해 포트폴리오에 적용시키는 실험을 반복했으며, 그 결과 30년 후 은퇴자산 가치의 확률분포를 도출했다. 분석
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분석을 통해 예산에 영향을 주는 요소 위주로 대응 계획을 수립할 수 있다. 민감도 분석은 각각의 가정변수(입력변수)들이 예측변수(결과변수)에 미치는 영향력에 대한 정보를 제공하는 것이다. 몬테카를로 시뮬레이션 수행동안 Crystal Ball은
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