为什么蒙特卡洛模拟需要数千或数百万次重复的随机抽样？
蒙特卡洛模拟需要数千或数百万次重复的随机抽样，因为单次随机抽取是不够的。重复随机选择多次并存储所有选定的值，使我们能够使用这些存储的结果来近似估计完成两份报告所需时间的分布。
适用条件
- 随机选择过程重复多次。
- 选定的值被存储。
理解与推导
- 从不确定量的假定输入分布开始。
- 从这些分布中为每份报告随机选择一个完成时间。
- 重复随机选择数千或数百万次，并存储所有选定的值。
- 使用存储的结果来近似估计完成两份报告的总时间的分布。
例子
旁白说：“现在让我们加快这个过程，也许做几千次，也许几百万次。我们将存储所有这些随机选择的值，一旦我们这样做了，我们就可以使用这些存储的结果来近似估计完成两份报告所需时间的分布。”
容易误解的地方
- 蒙特卡洛不是基于一次随机抽取。认为单次随机抽取完成时间就已经描述了总时间分布是一种误解；解释强调在估计输出分布之前，要重复随机选择数千或数百万次并存储所有结果。
观看对应讲解
YouTube解决真正难题的简单方法：蒙特卡洛模拟
2:31 – 2:51原站看这一段 ↗
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