เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การจำลองจุลภาคเชิงสุ่ม× | การจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องแบบสุ่ม× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การจำลอง | การจำลอง |
| ตระกูล | Process / pipeline | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 1957 | 1960s–1970s |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Guy H. Orcutt | Banks, Carson, Nelson, Nicol; Law, A. M. |
| ประเภท≠ | Stochastic individual-level simulation | Stochastic simulation model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Orcutt, G. H. (1957). A new type of socio-economic system. The Review of Economics and Statistics, 39(2), 116–123. DOI ↗ | Banks, J., Carson, J. S., Nelson, B. L., & Nicol, D. M. (2010). Discrete-Event System Simulation (5th ed.). Prentice Hall. ISBN: 9780136062127 |
| ชื่อเรียกอื่น | Probabilistic Microsimulation, Monte Carlo Microsimulation, Stochastic Micro-simulation, SMSM | Stochastic DES, SDES, Probabilistic DES, Monte Carlo DES |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Stochastic Microsimulation tracks a large population of individual units — people, households, or firms — through time by applying random draws from empirically estimated probability distributions at each transition event. Unlike deterministic counterparts, every state change is decided by chance, preserving realistic heterogeneity and allowing rigorous uncertainty quantification across multiple simulation runs. | Stochastic Discrete-Event Simulation (Stochastic DES) models complex systems by advancing simulated time from one discrete event to the next, drawing event durations and inter-arrival times from fitted probability distributions. It is the standard technique for analyzing queues, manufacturing lines, healthcare pathways, and logistics networks under uncertainty, producing output statistics with confidence intervals. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|