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Falls Sie nicht allein an Mittelwerten interessiert sind und / oder Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind, dann sind Monte-Carlo Simulationen nicht nur geboten, sondern gar erforderlich, um eine datenbasierte Entscheidung herbeizuführen. Dargestellt an einem Modell eines potentiellen Cyberangriffes.
Kennen Sie die Szene aus den Film "Avengers: Infinity War", in welcher Dr. Strange 14'000'605 mögliche Ausgänge aus dem Kampf gegen den Titan Thanos vor dem geistigen Auge sah und nur in einem Fall die Avengers diesen zu ihrem Gunsten entscheiden konnten? Wie konnten es dann dazu kommen, dass die Avengers - durch die Hand von Iron Man - am Schluss doch noch den Sieg errungen konnten? Die Statistik - insbesondere die Bayessche Auffassung - führt uns zur Antwort.
Während die gängigen Optimierungsverfahren wie der Simplex-Algorithmus rasch exakte Lösungen liefern können, da sie auf deterministische Ausgangsbedingungen aufsetzen, besticht die Monte-Carlo Simulation durch den Ausweis von Wahrscheinlichkeiten. Das ist der Kern.
Der Beizug einer Monte-Carlo Simulation in Kombination mit Korrelationen zeugt von einem tiefen Verständnis des eigenen Geschäftsmodells. Wer es schafft dies sinnvoll einzubauen, legt glaubhaft dar, dass es die eigenen Prozesse, die Interaktion mit der Umwelt (Regulierung, Konkurrenz, Lieferanten, etc.) versteht und somit sein Unternehmen "im Griff" hat.
Wir sind überzeugt, dass die probabilistische Modellbildung die einzig richtige Antwort auf eine durch VUCA geprägte Welt ist.
Wenn die Kosten einer Impfung pro Person gleichverteilt zwischen 20 Euro (Minimum, bester Fall) und 40 Euro (Maximum, schlechtester Fall) betragen, wie hoch werden die Impfkosten für 10 Mio. Menschen im besten und im schlechtesten Fall sein? Genau: In beiden Fällen werden aufgrund des zentralen Grenzwertsatzes die Gesamtkosten sehr nah beim Erwartungswert von 300 Mio. Euro liegen.
DIP stellt die Konsistenz der Daten sicher, auch bei vorhandenen Korrelationen und ermöglicht die einheitenübergreifende Koordination von unsicheren Sachverhalten. Die Simulationsresultate von MC FLO können selbstverständlich in die Cloud und somit in andere Planungssuiten übertragen werden.
In einer unserer letzten Blogs haben wir das Data Mining mittels Simulationen und den Vergleich mit einigen der in R implementierten Klassifizierungsalgorithmen kurz vorgestellt. Hier wollen wir den Sachverhalt anhand der in R verfügbaren Testdaten zu Brustkrebserkennung etwas vertiefen und dabei die benutzerdefinierte Verteilung von MC FLO näher vorstellen.
Simulationen und Markow-Prozesse kombiniert. Vereinfacht kann ein Markow-Prozess so zusammengefasst werden: Bei der Markow Kette handelt sich um einen zufallsbedingten Prozess, aus welcher Vorhersagen auf Basis von Beobachtungen aus der Vergangenheit mittels einer Übergangsmatrix hergeleitet werden
Auch wenn wir bei MC FLO den Fokus auf Excel als Modellierungswerkzeug legen, lohnt sich der Blick auf andere Instrumente, welche sowohl vom Modellkonzept als auch in Bezug auf die Simulation andere Wege einschlagen. Wie Analytica von Lumina.
Der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff greift auf «subjektive» Einschätzungen (Glauben, oder «beliefs») zurück. Bei Monte-Carlo Simulationen werden sowohl der frequentistische als auch der Bayessche Wahrscheinlichkeitsbegriff kombiniert. Durch die Simulation wird das subjektive «Bauchgefühl» auf einer objektiv nachvollziehbaren Grundlage gestellt. Mit jeder neuen Erfahrung des Managements wird das (erweiterte) subjektive Bauchgefühl rationalisiert und einer Kontrolle unterzogen.