몬테카를로 시뮬레이션: Difference between revisions
From CS Wiki
No edit summary |
m (문자열 찾아 바꾸기 - "분류:데이터/통계학" 문자열을 "분류:데이터 과학" 문자열로) |
||
| (2 intermediate revisions by 2 users not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[분류:데이터 | [[분류:데이터 과학]][[분류:프로젝트 관리]] | ||
;Monte Carlo Simulation | ;Monte Carlo Simulation | ||
; 우연현상의 경과를 난수를 써서 수치적, 모형적으로 실현시켜 그것을 관찰함으로써 문제의 근사 해를 얻는 방법 | ; 우연현상의 경과를 난수를 써서 수치적, 모형적으로 실현시켜 그것을 관찰함으로써 문제의 근사 해를 얻는 방법 | ||
| Line 26: | Line 26: | ||
*# 0~1 사이의 난수를 발생시켜 d에서 24~30일 중 하나를 선택한다. | *# 0~1 사이의 난수를 발생시켜 d에서 24~30일 중 하나를 선택한다. | ||
*# 값을 더한다. | *# 값을 더한다. | ||
* 1~5를 | * 1~5를 10000번 정도 반복하면 정규분포 그래프가 그려진다. | ||
* 그 그래프를 기준으로 '기간'에 따른 성공 확률을 계산한다. | * 그 그래프를 기준으로 '기간'에 따른 성공 확률을 계산한다. | ||
Latest revision as of 09:48, 6 May 2020
- Monte Carlo Simulation
- 우연현상의 경과를 난수를 써서 수치적, 모형적으로 실현시켜 그것을 관찰함으로써 문제의 근사 해를 얻는 방법
- 가능한 원가 또는 기간의 확률 분포에서 임의로 선정한(random) 값을 사용하여 프로젝트 원가나 프로젝트 일정을 여러 차례 계산하거나 반복하는 방법
- 총 프로젝트 원가 또는 완료날짜의 분포를 산출하는 기법으로 사용한다.
활용[edit | edit source]
- 프로젝트의 성공 확률, 위험 등에 대해 확률적으로 접근할 수 있다.
- 금액
- 이 금액으로 프로젝트를 성공시킬 수 있는 확률은?
- 프로젝트를 80% 이상의 확률로 성공시키려면 드는 비용은?
- 기간
- 이 기간으로 프로젝트를 성공시킬 수 있는 확률은?
- 프로젝트를 80% 이상의 확률로 성공시키려면 필요한 기간은?
- 위험
- 이 작업을 했을 때 실패할 확률은?
- 이 작업이 실패했을 때 들 비용은?
예시[edit | edit source]
- A프로젝트는 a b c d 과정을 거친다.
- a는 10~15일, b는 1~4일, c는 3~9일, d는 24~30일이 걸린다.
- A프로젝트의 최소 수행기간은 38일, 최대 수행 기간은 58일이 걸린다.
- 0~1 사이의 난수를 발생시켜 a에서 10~15일 중 하나를 선택한다.
- 0~1 사이의 난수를 발생시켜 b에서 1~4일 중 하나를 선택한다.
- 0~1 사이의 난수를 발생시켜 c에서 3~9일 중 하나를 선택한다.
- 0~1 사이의 난수를 발생시켜 d에서 24~30일 중 하나를 선택한다.
- 값을 더한다.
- 1~5를 10000번 정도 반복하면 정규분포 그래프가 그려진다.
- 그 그래프를 기준으로 '기간'에 따른 성공 확률을 계산한다.
