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用excel实现的蒙特卡洛模拟

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    发表于 2015-1-12 12:01 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta
    不要看不起excel哦. z, \) p; A, ~+ Q
    它还有很多功能没有被开发出来~
    9 N, L8 s$ M( v来说一下excel做的蒙特卡洛模拟过程。0 _( }. M6 k4 k* P
    每一步都有图~~
    2 |, u( l. H% k$ B+ Z) `, ]% ?; ]: C) A) ]% n

    8 O  z/ U* M& H! \; p  H  K1 _# _9 q' n1 Y+ A4 h( a7 r- T% `

    - G  h7 e( ]" f8 D+ T2 H1、定义: 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数估计量和统计量,进而研究其分布特征的方法。
    2 O1 |4 f, h* p0 C2 p. {
    2 V: q( V/ Q. l

    1 A  u1 G+ N( m  o  G" a7 ]2、基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤:
    ( G+ |+ M* R1 C0 o$ L(1)对每一项活动,输入最小、最大和最可能估计数据(注意这里不是三点估算),并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),这些特征都可以通过模拟出的概率分布图得到。  4 |  }- E8 V* e1 `7 L# C# o
    (2)根据模型中各个随机变量的分布,利用给定的某种规则,在计算机上快速实施充分大量的随机抽样。4 W2 `5 g# s9 S  r: U6 K' r
    (3)对随机抽样的数据进行必要的数学计算,统计分析模拟试验结果,给出问题的概率解以及解的精度估计,即最小值、最大值以及数学期望值和单位标准偏差。 
    " w: T+ a) E( y& c5 b5 U(4)按照所建立的模型进行仿真试验、计算,求出问题的随机解。
    # c1 i$ S  H7 [) F0 f4 W(5)根据求出的统计学处理数据,让计算机自动生成概率分布图,通常为正态分布图。! g8 g! c3 ^6 j  Y+ C
    (6)根据概率分布图读出所需信息,如某项目成本200万情况下的完工概率,或确保70%完工概率时需要的成本等。 
    & y! R1 l* C; U9 _0 }2 N$ `; _8 b' N. A$ B5 {
    % G, `2 s  x) _9 L
    3、基于EXCEL与Crystal Ball的蒙特卡洛成本模拟过程实例:4 C' A5 T3 Q& Z* ]8 e; E9 E
    002043yv4jaahw8weh844q.jpg.thumb.jpg 8 j* U; k! B! _$ J7 y- Y7 F
    002043s13z3k9nv1a111la.jpg.thumb.jpg 4 A; L" H. B: b! T3 O
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    ; \7 }/ A, R; M% U8 Z 002044m94o2p095eeoo0mw.jpg.thumb.jpg & P( D# i$ B2 S3 x  @' P4 l! `8 S
    # e3 r2 T0 o0 I7 N) W. a. h% ?
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    / d8 J' \" \6 l+ a6 M) ^ 0020442ay8tg6ipgg2ehy1.jpg.thumb.jpg
    & [* f. f1 b- M) q4 i8 K. U& S* ? 002045q55vhhvngivhivos.jpg.thumb.jpg
    ) s( F3 v5 ]0 e' F8 n, z 002045iasad7sitc1baw1i.jpg.thumb.jpg : _# o1 K6 F' B; S7 n6 W2 m3 b
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    ) U5 ?: I2 c. j3 ] 002046smtsmbkfmqowsnt6.jpg.thumb.jpg 0 ~4 a9 ~( v. S4 H. e0 x
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    1 X" O9 L" k/ ^" t 002047tzpo09ek4edtteue.jpg.thumb.jpg
    7 X$ s* w8 L$ k 002048bp3n8j8bv17dz3vz.jpg.thumb.jpg $ H$ o0 M* O/ L+ t% K

    . @8 }6 r; D: U/ c; g0 }; y6 R  I7 o
    + w1 n, o* }' B; M, l" s9 `

    8 s" |6 Q0 b; i! T- Z& z* |$ j

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    zan
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    宇仲        

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