Die Grundidee
Anstelle fester Werte werden Wahrscheinlichkeitsverteilungen definiert. Das Modell wird tausende Male mit zufällig gezogenen Eingangsgrößen berechnet.
Vorgehen in vier Schritten
- 1. Modell definieren: Welche Größen beeinflussen das Ergebnis?
- 2. Eingangsverteilungen festlegen: Für jede unsichere Größe eine Verteilung.
- 3. Simulation ausführen: 10.000 bis 100.000 Wiederholungen.
- 4. Auswertung: Erwartungswert, Median, Quantile (P90, P95, P99).
Anwendungen im Veranstaltungskontext
Simulation der Sanitätsdienst-Auslastung als Funktion von Besucherzahl, Wetter und Programm; Wartezeit an Einlässen; Reservebedarf an Personal.
Grenzen
Monte-Carlo ist so gut wie das zugrunde liegende Modell. „Garbage in, garbage out" gilt hier besonders.
Quellen & Regelwerke
- Metropolis, N. & Ulam, S. (1949): The Monte Carlo Method (Journal of the American Statistical Association)
- IEC 31010:2019 — Risk Management — Risk Assessment Techniques
- ISO 31000:2018 — Risikomanagement — Leitlinien (Internationale Organisation für Normung)
- Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2016): Simulation and the Monte Carlo Method