Monte Carlo simulacije slučajnih veličina, nizova i procesa

Numeričke metode u teoriji vjerojatnosti mogu se općenito podijeliti u dvije grupe, determinističke i Monte Carlo metode. Determinističke metode koriste se za numerička očekivanja raznih slučajnih veličina kad god su takve metode efikasne sa stanovišta utrošenog vremena i složenosti numeričkog postupka. Uvriježeno je mišljenje da se Monte Carlo metode koriste isključivo kao alternativni numerički postupak za numeričku procjenu očekivanja slučajnih veličina. Pritom se smatra da se Monte Carlo metode trebaju koristiti onda kad su efikasnije od determinističkih. Međutim, postoje numerički postupci u kojima su Monte Carlo metode nezaobilazna alatka. Dovoljno je spomenuti statističke modele u tehničkim, prirodnim i društvenim znanostima, te bootstrap metodu za procjenu parametara statističkog modela. Stoga se Monte Carlo metode moraju promatrati kao suštinska alatka u numeričkim postupcima teorije vjerojatnosti, te ih treba upoznati kao sastavni dio teorije vjerojatnosti.
Sadržaj: 1. Paslučajni brojevi ; 2. Simulacija slučajne veličine ; 3. Simulacija vremenskog niza slučajnih veličina ; 4. Simulacija Markovljevog lanca ; 5. Simulacija Markovljevog procesa skokova ; 6. Simulacija Brownovog gibanja ; 7. Konvergencija aproksimacija