Werte mit Unsicherheit

In diesem Artikel wird erklärt, wie Bereiche und Monte-Carlo-Simulationen sowie verschiedene Verteilungsformen in xP&A verwendet werden, um Unsicherheit in Formeln zu modellieren und so realistischere und probabilistische Prognosen zu ermöglichen.

Wenn Variablen im Format eines Bereichs vorliegen (z. B. 0 bis 100, uniform(0,100)), wird eine Monte-Carlo-Simulation durchgeführt, um die möglichen Ergebnisse eines unsicheren Ereignisses zu schätzen. Monte Carlo wählt zufällig einen Wert aus der Verteilung aus und berechnet das gesamte Modell so, als ob es sich bei diesem Wert um eine zufällige Konstante handeln würde. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, um Verteilungen für die Ausgabevariablen zu generieren.

Die Verwendung der Simulation ermöglicht es xP&A, Berechnungen mit unsicheren Werten durchzuführen, die ohne sie nicht möglich wären. Aufgrund dieser Methode zur Handhabung von Unsicherheit kann es vorkommen, dass der Bereich der Zelle und der Wert nicht den von Ihnen eingegebenen oder erwarteten Zahlen entsprechen, sondern nur um einen geringfügigen Betrag abweichen.

Es gibt viele verschiedene Arten von Verteilungsformen für Werte mit Unsicherheit. Hier sind drei Beispiele für Verteilungen, die xP&A unterstützt:

Werte im Format „# bis #" erzeugen eine Dreiecksverteilung, bei der der mittlere Wert der wahrscheinlichste Wert ist, während die Randwerte des Bereichs am wenigsten wahrscheinlich sind:

Mit der Funktion uniform(from, to) kann eine gleichmäßige Verteilung erzeugt werden:

Mit der Funktion poisson(lambda) wird eine Poisson-Verteilung erzeugt:

Die Funktion sample nimmt eine zufällige Stichprobe aus den angegebenen Zahlen. Zum Beispiel kann sample(1,2,3) den Wert 1, 2 oder 3 mit gleicher Wahrscheinlichkeit zurückgeben.