Zentrale Merkmale der Monte-Carlo-Simulation

Du und dein Team bereitet einen Analyseplan vor, der die Monte-Carlo-Simulation zur Optimierung der Lieferkette nutzt. Für eure Präsentation im Management musst du die wichtigsten Merkmale der Monte-Carlo-Simulation auflisten.

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<Kurs>Fortgeschrittene Wahrscheinlichkeitsrechnung: Unsicherheit in Daten</Kurs>

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Hohe SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

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In diesem Kapitel lernst du Wahrscheinlichkeitskonzepte kennen, die Zusammenhänge zwischen Variablen sichtbar machen. Durch die Arbeit mit multivariaten Verteilungen, bedingter Wahrscheinlichkeit und Markov-Ketten gewinnst du Einblicke, wie probabilistische Modelle Kundenverhalten vorhersagen, Strategien optimieren und Risiken bewerten können. Diese Werkzeuge bilden eine solide Grundlage, um unter Unsicherheit datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Exercise 1: Mehrdimensionale Verteilungen nutzen Exercise 2: Nutzen multivariater Verteilungen Exercise 3: Business-Fragen zuordnen Exercise 4: Gemeinsame Wahrscheinlichkeit interpretieren Exercise 5: Bedingte Wahrscheinlichkeit anwenden Exercise 6: Den Satz von Bayes für Entscheidungen nutzen Exercise 7: Konzepte der bedingten Wahrscheinlichkeit üben Exercise 8: Bedingte Wahrscheinlichkeit interpretieren Exercise 9: Analyse von Markov-Ketten Exercise 10: Markov-Chain-Analyse einsetzen Exercise 11: Eine Markov-Kette visualisieren Exercise 12: Eine Markov-Chain-Analyse interpretieren

Kapitel 2 konzentriert sich darauf, Unsicherheit im Hinblick auf Geschäftsergebnisse zu interpretieren und zu managen. Du lernst gängige Techniken wie Erwartungswertberechnungen, Konfidenz- und Prognoseintervalle, Szenarioanalyse und Sensitivitätsanalyse kennen.

Exercise 1: Berechnungen des Erwartungswerts Exercise 2: Wahrscheinlichkeiten bestimmen Exercise 3: Schritte zur Erwartungswertberechnung Exercise 4: Zwischen Aktienoptionen wählen Exercise 5: Konfidenz- und Prognoseintervalle interpretieren Exercise 6: Bedeutung des Konfidenzintervalls Exercise 7: Konfidenz- vs. Prognoseintervalle Exercise 8: Den richtigen Laptop wählen Exercise 9: Szenarioanalyse Exercise 10: Szenarien betrachten Exercise 11: Schritte der Szenarioanalyse Exercise 12: Handlungsempfehlung auf Basis einer Szenarioanalyse Exercise 13: Sensitivitätsanalyse Exercise 14: Szenarioanalyse vs. Sensitivitätsanalyse Exercise 15: Unsicherheit analysieren und kommunizieren Exercise 16: Ein Tornadodiagramm interpretieren

Im letzten Kapitel erforschst du, wie Simulationstechniken die Entscheidungsfindung unter Unsicherheit verbessern. Du lernst, Resampling-Methoden, Monte-Carlo-Simulationen und Entscheidungsbäume anzuwenden, um Unsicherheit zu schätzen, Risiken zu bewerten und strategische Optionen zu visualisieren. Durch die Kombination dieser Methoden entwickelst du die Fähigkeit, Erkenntnisse zu synthetisieren und datengestützte Empfehlungen in Geschäftsszenarien auszusprechen.

Exercise 1: Resampling bei wenig Daten Exercise 2: Resampling-Techniken Exercise 3: Zweck von Resampling Exercise 4: Der Resampling-Trade-off Exercise 5: Monte-Carlo-Simulation Exercise 6: Sinnvolle Ergebnisse aus Monte-Carlo-Simulationen sicherstellen Exercise 7: Zentrale Merkmale der Monte-Carlo-Simulation

Aktuelle Übung

Exercise 8: Ergebnisse einer Monte-Carlo-Simulation interpretieren Exercise 9: Pfade mit Entscheidungsbäumen visualisieren Exercise 10: Bausteine von Entscheidungsbäumen Exercise 11: Entscheidungsbäume vs. Szenarioanalyse Exercise 12: Einen Entscheidungsbaum interpretieren Exercise 13: Erkenntnisse in den Entscheidungsprozess integrieren Exercise 14: Den Entscheidungsprozess anwenden Exercise 15: Die passende Methode wählen Exercise 16: Abschluss