Robuste Monte-Carlo-Simulation
Die robuste Monte-Carlo-Simulation erweitert die Standard-Monte-Carlo-Simulation, indem sie Unsicherheiten in Eingangsverteilungen, Modellstrukturen oder Parameterannahmen explizit berücksichtigt. Anstatt eine einzige feste Wahrscheinlichkeitsverteilung für jede Eingabe anzunehmen, betrachtet der Analytiker eine Familie plausibler Verteilungen und bewertet, wie empfindlich die Ausgabe auf diese Entscheidungen reagiert, was zu Schlussfolgerungen führt, die über eine Reihe vernünftiger Annahmen hinweg gültig sind.
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Quellen
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 978-0470059975
- Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. ISBN: 978-1118632161
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Monte Carlo Simulation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/robust-monte-carlo-simulation
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