METHODEN-DOSSIERMSC-P-034Grundlagen der Evidenz

Wie erstellt man eine Monte-Carlo-Simulation für Marketingentscheidungen?

Monte Carlo propagiert Eingangsverteilungen durch ein Entscheidungsmodell. Qualität hängt weniger von Ziehungszahl als von geeigneten Verteilungen, Abhängigkeiten und Szenarien ab.

Direkte Antwort

Eine Ergebnisverteilung und Schwellenüberschreitungswahrscheinlichkeit schätzen.

Monte Carlo propagiert Eingangsverteilungen durch ein Entscheidungsmodell. Qualität hängt weniger von Ziehungszahl als von geeigneten Verteilungen, Abhängigkeiten und Szenarien ab.

Modell oder ErgebnisY(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S

McKay, Beckman & Conover, 1979 Saltelli et al., 2010

ESTIMAND

Schätzprofil

Analyseeinheit: Definierte Einheit oder Vergleich × HorizontKontrollierte wissenschaftliche Terminologie (EN)scenario × simulation draw
Exakter Estimand: Distribution of a decision outcome
Modell oder Ergebnis: Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S

01—08

Überprüfbarer Analyserahmen

01
Frage
Wie erstellt man eine Monte-Carlo-Simulation für Marketingentscheidungen?
02
Estimand
Distribution of a decision outcome · scenario × simulation draw
03
Daten
input_distribution · dependency · scenario · decision_threshold · random_seed
04
Modell oder Ergebnis
Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S
05
Deklarierte Berechnung
Y(s) = f(X₁(s),…,Xk(s)); s=1…S → Distribution of a decision outcome
06
Unsicherheitsprüfungen
Distribution elicitation · Dependencies · Monte Carlo error · Convergence · Sensitivity · Reproducible seed
07
Methodenspezifische Validierung
Daten, Schätzstabilität und Interpretationsgrenzen prüfen. Distribution elicitation · Dependencies · Monte Carlo error · Convergence · Sensitivity · Reproducible seed
08
Grenzen
Unrealistische Annahmen durch mehr Simulationen kompensieren.

Benötigte Variablen

input_distribution
dependency
scenario
decision_threshold
random_seed

Prüfungen · Kontrollierte wissenschaftliche Terminologie (EN)

Distribution elicitation
Dependencies
Monte Carlo error
Convergence
Sensitivity
Reproducible seed

Mögliche Entscheidung

Eine Ergebnisverteilung und Schwellenüberschreitungswahrscheinlichkeit schätzen.

Nicht gestützte Entscheidung

Unrealistische Annahmen durch mehr Simulationen kompensieren.

Wissenschaftliche Quellen

2 Quellen

Datensatz · Werkzeug

Datensatz · MSC-010Monte-Carlo-Annahmen→Werkzeug · MSC-T08Schwellenrisiko→

Methodische Verbindungen

Übergeordnetes GebietStatistische Entscheidungsmethoden: wählen, quantifizieren, validieren ErfordertWie lässt sich die Unsicherheit eines Marketingergebnisses ausdrücken?Vergleichen mitWie simuliert man ein Preis-Mengen-Margen-Szenario?