3.3. Понятие о статистическом моделировании

Исследовать вероятностную модель можно двумя способами: математическим — опираясь на арсенал средств и методов, накопленных в теории вероятностей и математической статистике, и путем непосредственного воспроизведения с помощью ЭВМ ее функционирования. Последний способ называют статистическим моделированием. Некоторые авторы ([20], [34]) этот термин понимают шире, включая в него дополнительно сведение решения традиционных задач вычислительной математики к решению путем моделирования на ЭВМ подходящих вероятностных моделей. Хотя это интересное и важное направление исследований, в данном издании мы ограничимся первым, более узким определением статистического моделирования,

Статистическое моделирование является мощным инструментом работы с вероятностными моделями на всех этапах исследования. Так, в теории массового обслуживания это основной метод решения сложных систем [20]. В классической статистике — один из способов изучения устойчивости оценок к отклонениям от базовых предположений, используемый как самостоятельно, так и как дополнительный прием к асимптотическим аналитическим методам. При планировании исследований статистическое моделирование в случае относительно сложной модели изучаемого явления может помочь найти объемы основной и контрольной выборок. Оно широко используется также при изучении пределов допустимых отклонений предположений, используемых при построении модели, от реальности. Возможности в изучении вероятностных моделей, открываемые методом статистического моделирования, настолько велики, что сегодня уже приходится обосновывать необходимость традиционного аналитического подхода к построению моделей и изучению их свойств. Краткое описание техники статистического моделирования наблюдений, подчиняющихся заданному закону распределения вероятностей, приведено в § 6.3.