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Simulazione Monte Carlo — Propagazione stocastica dell'incertezza attraverso modelli MCDM
La SIMULAZIONE MONTE CARLO (Simulazione Monte Carlo — Propagazione stocastica dell'incertezza attraverso modelli MCDM) è un metodo di supporto decisionale multi-criterio (MCDM) di ranking introdotto da Metropolis, N., Ulam, S. nel 1949. Trasforma una matrice decisionale di alternative valutate su molteplici criteri in un risultato strutturato e riproducibile.
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Fonti
- Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI: 10.1080/01621459.1949.10483310 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 2). Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/decision-making/monte-carlo-simulation
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Simulazione Ibrida Agente-Basata e a Eventi DiscretiModellazione basata su agenti (ABM)Simulazione di Coda Basata su AgentiAnalisi di Scenario Basata su AgentiAnalisi di Sensitività Basata su AgentiApprossimate Bayesian ComputationModellazione Bayesiana Basata su AgentiAutomi Cellulari BayesianiSimulazione Bayesiana a Eventi DiscretiModello Markoviano BayesianoMicrosimulazione BayesianaSimulazione Monte Carlo BayesianaSimulazione Bayesiana di CodeAnalisi di Scenario BayesianaAnalisi di Sensibilità BayesianaDinamica dei Sistemi BayesianaSimulazione BootstrapAutomi CellulariAutomi Cellulari DeterministiciModello di Markov DeterministicoMicrosimulazione deterministicaAnalisi di Scenario DeterministicaAnalisi di Sensitività DeterministicaGemello DigitaleSimulazione a Scelta DiscretaSimulazione a Eventi Discreti (DES)Simulazione di sistemi a eventi discretiAnalisi di Sensitività GlobaleAnalisi Ibrida di AffidabilitàImportance SamplingStima con JackknifeLatin Hypercube SamplingCatena di Markov Monte Carlo (MCMC)Modello di MarkovMicrosimulazioneSimulazione a Eventi Discreti Multi-ObiettivoLa microsimulazione multi-obiettivoAnalisi di Sensitività Multi-ObiettivoSimulazione Monte Carlo MultilivelloModellazione basata su agenti per scenari di policyAnalisi di Scenari PoliticiSimulazione a Eventi Discreti di Scenari PoliticiPolicy Scenario MicrosimulationSimulazione Monte Carlo di Scenari PoliticiAnalisi di Sensibilità degli Scenari di PolicyAnalisi Probabilistica del Pericolo Sismico (PSHA)Simulazione di CodeMetodo Taguchi Basato sul RischioModellazione Robusta Basata su AgentiSimulazione a Eventi Discreti RobustaModello di Markov RobustoMicrosimulazione RobustaSimulazione Monte Carlo RobustaSimulazione Robusta di CodeAnalisi di Scenario RobustaAnalisi di Sensitività RobustaAnalisi di Scenario e Simulazione "What-If"Analisi di Sensitività con Analisi ad Albero dei GuastiAnalisi di Sensibilità con Analisi di Capacità di ProcessoAnalisi di Sensibilità con Analisi delle Cause RadiceRicerca causale-comparativa assistita da simulazioneRicerca Confermativa Assistita da SimulazioneControllo statistico di processo assistito da simulazioneRicerca trasversale assistita da simulazioneProgettazione ex post facto assistita da simulazioneAnalisi dei Modi e degli Effetti di Guasto Assistita da SimulazioneAnalisi degli Alberi di Guasto Assistita da SimulazioneRicerca con test di ipotesi assistito da simulazioneAnalisi di Capacità di Processo Assistita da SimulazioneAnalisi Quantitativa del Contenuto Assistita da SimulazioneAnalisi di Affidabilità Assistita da SimulazioneControllo Statistico di Processo Assistito da SimulazioneRicerca sui trend assistita da simulazioneAutomi Cellulari StocasticiEquazioni Differenziali Stocastiche (SDE)Simulazione stocastica a eventi discretiProgrammazione Dinamica StocasticaProgrammazione Lineare StocasticaModello di Markov StocasticoMicrosimulazione stocasticaProgrammazione Lineare Intera StocasticaOttimizzazione Stocastica Multi-ObiettivoSimulazione Stocastica di CodeAnalisi di Scenario StocasticaAnalisi di Sensibilità StocasticaDinamica dei Sistemi StocasticaDinamica dei SistemiQuantificazione dell'IncertezzaValue at Risk (VaR)Tecniche di riduzione della varianza per la simulazione Monte Carlo
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