Monte Carlo meetodit mõistetakse tavaliselt ühe statistilise modelleerimise meetodina, mis omakorda põhines nn musta kasti kontseptsioonil.
Monte Carlo meetodit kasutatakse juhtudel, kui nähtuse analüütilise mudeli kasutamine on keeruline või täiesti võimatu (näiteks järjekordade teooria, uurimistoimingute probleemide lahendamisel, taandatuna juhuslike protsesside uurimisele jne).
Mõelgem üksikasjalikumalt Monte Carlo meetodit majanduses.
Selle statistilise modelleerimise meetodi rakendamist saab illustreerida järjekordade teooria valdkonnast pärit näitega. Nii et oletagem, et peate välja selgitama, kui kaua ja kui sageli peate poe teatud (algselt seatud) ribalaiusega kliente järjekorras ootama. Need arvutused on vajalikud eelkõige poe laiendamise otsustamiseks. Nagu teate, on ostjate lähenemine reeglina juhuslik või määramatu, seetõttu saab olemasoleva teabe põhjal iseseisvalt määrata nn lähenemisaja jaotuse, see tähendab intervalli ostjate kahe järjestikuse saabumise vahel. Teisest küljest on ka iga kliendi teenindusaeg juhuslik, seetõttu saab tuvastada ka selle jaotuse. Niisiis, enne meid on kaks stohhastilist protsessi, mille otsene interaktsioon loob järjekorra.
Nagu praktika näitab, kasutades Monte Carlo meetodit reaalses elus, saate juhuslikult sorteerida kõiki võimalusi mitu korda, säilitades samasugused jaotusomadused. Selle tulemusel on võimalik selle protsessi tervikpilti kunstlikult taastada. Seejärel, korrates seda pilti uuesti, tingimusi iga kord muutes, saate statistilisi andmeid, justkui oleks neid kogutud reaalajas.
Samal viisil saate Monte Carlo meetodit praktikas kasutades mitu korda taastada peaaegu iga poe töö kunstliku pildi. Sel juhul korratakse simulatsiooni tegelikke andmeid. Jälle saadakse kaks ülalkirjeldatud stohhastilist protsessi. Nende vahelduv interaktsioon lõpptulemuses loob jälle „järjekorra“ peaaegu samade näitajatega nagu päriselus.
Seetõttu koosneb Monte Carlo meetod teaduses kunstlikust modelleerimisest korduvate korduste abil juhuslikes rakendustes. Oluline on märkida, et niinimetatud ühiku teostusi nimetatakse muidu statistilisteks testideks.
Juhusliku valiku mehhanismi mõistmiseks kasutage lihtsalt kõige tavalisemat täringut. Kuid praktikas kasutatakse reeglina juhuslike arvude tabeleid. Lisaks on praegu eriti populaarsed arvutite eriprogrammid, mida spetsialistide hulgas nimetatakse juhuslike arvude generaatoriteks. Tegelikult on Monte Carlo meetod üsna lihtne, tõhus ja mugav, mis määrab selle laialdase kasutamise nii majanduses kui ka muudes täppisteadustes.
