Hva er stokastisk modellering?

January 17  by Eliza

Stokastisk modellering er en teknikk for å presentere data eller forutsi utfall som tar hensyn til en viss grad av tilfeldighet, eller uforutsigbarhet. Forsikringsbransjen, for eksempel, avhenger i stor grad på stokastisk modellering for å forutsi fremtiden tilstand av selskapets balanse, da disse kan avhenge av uforutsigbare hendelser som resulterer i å betale av krav. Mange andre bransjer og fagfelt kan dra nytte av stokastisk modellering, som statistikk, lager investere, biologi, lingvistikk, og kvantefysikk.

Spesielt i verden av forsikring, er stokastisk modellering avgjørende for hvilke resultater som kan forventes, kontra hvilke som er usannsynlig. Snarere enn å bruke faste variabler som i annen matematisk modellering, inkorporerer en stokastisk modell tilfeldige variasjoner å forutsi fremtidige forhold og for å se hva de kan være like. Selvfølgelig er muligheten for en tilfeldig variasjon innebærer at mange kunne oppstå. Av denne grunn er stokastiske modeller ikke kjøre bare én gang, men hundrevis eller tusenvis av ganger. Dette større samling av data ikke bare uttrykker hvilke utfall er mest sannsynlig, men hva spenner kan forventes også.

For å forstå ideen av stokastisk modellering, kan det være nyttig å tenke på at det er den motsatte, på en måte, for deterministisk modellering. Det andre type modellering er hva de fleste av elementær matematikk består av. Løsningen på et problem kan vanligvis bare har ett riktig svar, og grafen til en funksjon kan bare ha én bestemt sett av verdier. Stokastisk modellering, på den annen side, er som varierende en komplisert matematisk problem litt for å se hvordan løsningen blir påvirket, og deretter gjøre så mange ganger og på forskjellige måter. Disse små variasjoner representerer tilfeldig eller uforutsigbarhet av reelle hendelser og deres effekter.

En annen virkelige verden anvendelse av stokastisk modellering, foruten forsikring, er produksjon. Fremstilling blir sett på som en stokastisk prosess på grunn av den effekt som ukjente eller variable kan ha på det endelige resultatet. For eksempel vil en fabrikk som gjør et bestemt produkt alltid synes at en liten andel av produktene ikke kommer ut som forutsatt, og kan ikke selges. Dette kan skyldes en rekke faktorer, slik som kvaliteten på inngangene, arbeidstilstand av produksjonsmaskiner, og kompetansen til de ansatte, blant andre. Uforutsigbarheten i hvordan disse faktorene påvirker utfall kan modelleres å forutsi en viss feilrate i industrien, noe som kan planlegges på forhånd for.