Simulazione Monte Carlo

1) Impostazioni & Variabili casuali

Variabili (A, B, C)

Distribuzioni: Uniforme [min,max], Normale (μ,σ), Triangolare (min,moda,max), Lognormale (μlog,σlog).
Esempio μlog/σlog: se conosci media m e CV ⇒ σlog=√ln(1+CV²), μlog=ln(m)−½σlog²

Correlazioni (Copula Gaussiana)

Imposta i coefficienti ρ (−1…+1). La diagonale resta 1.0. Forzata simmetria; se non PSD viene “ammorbidita”.
A
B
C
A
B
C

2) Modello

Media
—
Dev. Std
—
p5 • p50 • p95
—

3) Istogramma

4) Convergenza media

5) Tornado (p10 ↔ p90 sull’output medio)

Suggerimenti: prova N=5.000–50.000; imposta un seed per ripetibilità; modifica il modello per adattarlo (es. costi, tempi, affidabilità, ecc.).

Metodo & Guida rapida

Monte Carlo stima la distribuzione dell’output y = f(X) campionando ripetutamente le variabili casuali X = (A,B,C) secondo le rispettive distribuzioni e valutando il modello definito.

Modello di esempio: y = A*B + C (p.es. costo = prezzo*quantità + oneri fissi).

Disclaimer

Questa web app è fornita “as-is” a solo scopo informativo e non professionale. I risultati dipendono dal modello inserito e dalle ipotesi di distribuzione. Verifica e valida sempre i calcoli con un tecnico abilitato e con riferimenti metodologici/normativi pertinenti al tuo ambito.