モンテカルロ法
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用語解説
モンテカルロ法は、乱数を使って多数回のシミュレーションを繰り返し、結果の分布や確率を数値的に求める方法です。
■ 試験で押さえるポイント
需要や作業時間など、不確実な値を確率分布で表して乱数で発生させます。
試行回数を増やすほど、推定の精度は高まります。
入力の分布が誤っていれば、回数を増やしても結果は正しくなりません。
■ 選択肢での判断ポイント
乱数による多数回の試行と、確率的な推定が手掛かりです。
例: 工期を1万回模擬して800回が納期を超えたら、超過の確率は8%と推定します。