怎么用 excel 做excel 蒙特卡洛模拟拟

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本帖最后由 coral033 于
21:22 编辑
有哪位大神知道excel中如何进行蒙特卡洛模拟
支持楼主:、
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载入中......
Excel在蒙特卡罗模拟法中的应用/link?url=5qkYt1uDZoyEFiaUVGu8MNVtVPY6rlnzyo8vWXC7nyfRJHHkj6-2B-lQoiPjYpAOtYRmuTa_Vy7idhPvPigz305ohfuAW6pO-oPXiDy58qi
谢谢楼上的
大部分时间都是使用Crystal Ball或@Risk进行模拟,一个单元格模拟一组分布,用于风险分析
http://bbs.pinggu.org/thread--1.html
这本书中有许多案例
在EH中有现成的,搜索一下概率计算在EH中有不少:蒙特卡罗,马尔科夫链
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论坛法律顾问:王进律师蒙特卡洛(Monte&Carlo)模拟法&一&&(&EXCEL&举例)
当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时,
他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数字模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模似的统计手段,
而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。
蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”,
而当一种模式足够精确时, 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷:
如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数, 而却构成一些微妙的非随机模式,
那么整个的模拟(及其预测结果)都可能是错的。
由美国佐治亚大学的费伦博格博士作出的一分报告证明了最普遍用以产生随机数串的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现,
出现这些错误的根源在于这5个程序产生的数串其实并不随机, 它们实际上隐藏了一些相互关系和样式,
这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺伊曼的忠告:“任何人如果相信计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。”
蒙特卡罗方法(MC)
蒙特卡罗(Monte Carlo)方法:
蒙特卡罗(Monte
Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,属于计算数学的一个分支,它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程,很难得到满意的结果,而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程,故解决问题与实际非常符合,可以得到很圆满的结果。这也是我们采用该方法的原因。
蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下:
当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征,利用数学方法来加以模拟,即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础,按照这个模型所描绘的过程,通过模拟实验的结果,作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤:构造或描述概率过程;实现从已知概率分布抽样;建立各种估计量。
蒙特卡罗解题三个主要步骤:
构造或描述概率过程:
对于本身就具有随机性质的问题,如粒子输运问题,主要是正确描述和模拟这个概率过程,对于本来不是随机性质的确定性问题,比如计算定积分,就必须事先构造一个人为的概率过程,它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。
实现从已知概率分布抽样:
构造了概率模型以后,由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的,因此产生已知概率分布的随机变量(或随机向量),就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布(或称矩形分布)。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样,也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题,就是从这个分布的抽样问题。在计算机上,可以用物理方法产生随机数,但价格昂贵,不能重复,使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列,与真正的随机数序列不同,所以称为伪随机数,或伪随机数序列。不过,经过多种统计检验表明,它与真正的随机数,或随机数序列具有相近的性质,因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法,与从(0,1)上均匀分布抽样不同,这些方法都是借助于随机序列来实现的,也就是说,都是以产生随机数为前提的。由此可见,随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。
建立各种估计量:
一般说来,构造了概率模型并能从中抽样后,即实现模拟实验后,我们就要确定一个随机变量,作为所要求的问题的解,我们称它为无偏估计。建立各种估计量,相当于对模拟实验的结果进行考察和登记,从中得到问题的解。
1、定义: 蒙特卡洛(Monte
Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数估计量和统计量,进而研究其分布特征的方法。
2、基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤:
(1)对每一项活动,输入最小、最大和最可能估计数据(注意这里不是三点估算),并根据提出的问题构造或选择一个简单、适用的概率分布模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率、均值和方差等),这些特征都可以通过模拟出的概率分布图得到。
(2)根据模型中各个随机变量的分布,利用给定的某种规则,在计算机上快速实施充分大量的随机抽样。
(3)对随机抽样的数据进行必要的数学计算,统计分析模拟试验结果,给出问题的概率解以及解的精度估计,即最小值、最大值以及数学期望值和单位标准偏差。
(4)按照所建立的模型进行仿真试验、计算,求出问题的随机解。
(5)根据求出的统计学处理数据,让计算机自动生成概率分布图,通常为正态分布图。
(6)根据概率分布图读出所需信息,如某项目成本200万情况下的完工概率,或确保70%完工概率时需要的成本等。
3、基于EXCEL与Crystal Ball的蒙特卡洛成本模拟过程实例:
文字文字文字
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以上网友发言只代表其个人观点,不代表新浪网的观点或立场。到底什么软件做蒙特卡洛好啊?用matlab?SAS?Excel?还是ARENA?凹凸模?怎么又搜到一个“水晶球”?[生病][晕]
全部答案(共2个回答)
我不是基层卫生技术人员学习,不知道你用这些软件的实际用途是什么。EXCEL用于简单的数据处理,它有一个数据分析的模块,不过缺省是不会安装的,你要去补装一下。但是...
第一阵营,EXCEL ACCESS SQL第二阵营,SPSS SAS,BI第三,数据仓库--------------------------基础无所谓,有市场,...
根本驱别是sas稳定性更高寿命更长转速更高出错率更低,不过有部分企业用户改用固态硬盘传输更快
装个鲁大师软件可以测到硬盘的生产日前
可以用个Win7,那个系统中的公文包有所调整,如果是Xp的话基本没指望。Win在某些地方可以找到官方简体(繁)中文免激活的。自己搜吧,如果我说了地方会~呵呵~
答: #Novotel Phuket Vintage Park Resort (普吉岛葡萄酒园诺富特度假酒店)#请问高级房11岁以下的孩子可以同住吗?
答: 好在有许多成熟的安全和网络技术,例如虚拟私有网络(VPN)和防火墙等,能够极大地提高Web服务应用的安全和性能,让开发者拥有选择安全技术的自由,而不是非得使用尚...
答: 某些ADSL调制解调器使用USB接口与电脑相连,需要在电脑上安装指定的软件以添加虚拟网卡来进行通信
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这不是个问题
这个问题分类似乎错了
这个不是我熟悉的地区
相关问答:123456789101112131415【转】蒙特卡罗模拟方法的Excel实现
S.M.J.20401777Buffon
ExcelCrystal
ExcelExcel,
ExcelRand()[0,1)Rand()
=ROUNDDOWN (RAND
()*6, 0) +1
ROUNDDOWNRAND()*6[06)1
=POWER(ROUNDDOWN(RAND()*6,0)+1,2)
=收入-成本
POWER()POWER(,)^
10001000AVERAGE
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以上网友发言只代表其个人观点,不代表新浪网的观点或立场。蒙特卡罗方法入门 - 阮一峰的网络日志
蒙特卡罗方法入门
本文通过五个例子,介绍(Monte Carlo Method)。
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本,去了解一个系统,进而得到所要计算的值。
它非常强大和灵活,又相当简单易懂,很容易实现。对于许多问题来说,它往往是最简单的计算方法,有时甚至是唯一可行的方法。
它诞生于上个世纪40年代美国的"曼哈顿计划",名字来源于赌城蒙特卡罗,象征概率。
二、π的计算
第一个例子是,如何用蒙特卡罗方法计算圆周率π。
正方形内部有一个相切的圆,它们的面积之比是π/4。
现在,在这个正方形内部,随机产生10000个点(即10000个坐标对 (x, y)),计算它们与中心点的距离,从而判断是否落在圆的内部。
如果这些点均匀分布,那么圆内的点应该占到所有点的 π/4,因此将这个比值乘以4,就是π的值。通过R语言随机模拟30000个点,π的估算值与真实值相差0.07%。
三、积分的计算
上面的方法加以推广,就可以计算任意一个积分的值。
比如,计算函数 y = x2 在 [0, 1] 区间的积分,就是求出下图红色部分的面积。
这个函数在 (1,1) 点的取值为1,所以整个红色区域在一个面积为1的正方形里面。在该正方形内部,产生大量随机点,可以计算出有多少点落在红色区域(判断条件 y & x2)。这个比重就是所要求的积分值。
用Matlab模拟100万个随机点,结果为0.3328。
四、交通堵塞
蒙特卡罗方法不仅可以用于计算,还可以用于模拟系统内部的随机运动。下面的例子模拟单车道的交通堵塞。
根据 Nagel-Schreckenberg 模型,车辆的运动满足以下规则。
当前速度是 v 。
如果前面没车,它在下一秒的速度会提高到 v + 1 ,直到达到规定的最高限速。
如果前面有车,距离为d,且 d & v,那么它在下一秒的速度会降低到 d - 1 。
此外,司机还会以概率 p 随机减速, 将下一秒的速度降低到 v - 1 。
在一条直线上,随机产生100个点,代表道路上的100辆车,另取概率 p 为 0.3 。
上图中,横轴代表距离(从左到右),纵轴代表时间(从上到下),因此每一行就表示下一秒的道路情况。
可以看到,该模型会随机产生交通拥堵(图形上黑色聚集的部分)。这就证明了,单车道即使没有任何原因,也会产生交通堵塞。
五、产品厚度
某产品由八个零件堆叠组成。也就是说,这八个零件的厚度总和,等于该产品的厚度。
已知该产品的厚度,必须控制在27mm以内,但是每个零件有一定的概率,厚度会超出误差。请问有多大的概率,产品的厚度会超出27mm?
取100000个随机样本,每个样本有8个值,对应8个零件各自的厚度。计算发现,产品的合格率为99.9979%,即百万分之21的概率,厚度会超出27mm。
六、证券市场
证券市场有时交易活跃,有时交易冷清。下面是你对市场的预测。
如果交易冷清,你会以平均价11元,卖出5万股。
如果交易活跃,你会以平均价8元,卖出10万股。
如果交易温和,你会以平均价10元,卖出7.5万股。
已知你的成本在每股5.5元到7.5元之间,平均是6.5元。请问接下来的交易,你的净利润会是多少?
取1000个随机样本,每个样本有两个数值:一个是证券的成本(5.5元到7.5元之间的均匀分布),另一个是当前市场状态(冷清、活跃、温和,各有三分之一可能)。
模拟计算得到,平均净利润为92, 427美元。
七,参考链接
,by Alex Woods
,by 王晓勇
统计学里面,正态分布(normal distribution)最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等,都属于正态分布。
眼下最热门的技术,绝对是人工智能。
图像识别(image recognition)是现在的热门技术。
大多数人在高中,或者大学低年级,都上过一门课《线性代数》。这门课其实是教矩阵。

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