De term Monte Carlo simulatie is afgeleid van het beroemde casino uit Monte Carlo, niet inhoudende dat het een methode is die gebaseerd is op gokken. Het refereert meer aan de manier waarop voor elke nieuwe simulatie de startcondities worden bepaald, uitgaande van een verzameling van reëel te verwachten condities (waardes).
De Monte Carlo simulatie is een simulatietechniek waarbij een fysiek proces niet eenmalig maar meerdere malen wordt gesimuleerd, telkens met andere (start)condities. Het resultaat van deze simulaties verzameling is een verdelingsfunctie die het hele gebied van mogelijke uitkomsten weergeeft.
Deze simulaties worden in verschillende wetenschappelijke toepassingen gebruikt, zoals bij verschillende NASA-projecten waar onzekerheden een zodanige belangrijke rol spelen. Ook binnen economische problemen wordt veelvuldig gebruik van Monte Carlo simulaties.
De Monte Carlo simulatie methode toegepast in situaties
- Het resultaat van een enkele simulatie niet voldoende representatief is in verband met de in werkelijkheid te verwachten variatie van (of onzekerheid met betrekking tot) de startcondities.
- De variatie of onzekerheid van die startcondities bekend is of met voldoende betrouwbaarheid ingeschat en gekwantificeerd kan worden.
De Monte Carlo simulatietechniek is beter beschikbaar geworden dankzij de beschikbaarheid van computers. Een computer kan immers een enkele simulatie via software simuleren dat een mens bij lang na niet eenvoudig en zo snel kan berekenen. Deze Monte Carlo simulatie kan binnen Excel toegepast worden, er zijn genoeg voorbeelden die binnen je onderzoek gebruikt kunnen worden. Deze simulatie moet immers en afhankelijk van het gewenste betrouwbaarheidsniveau tientallen tot enkele duizenden keren herhaald worden, en vaak ook elke keer met een nieuwe set invoervariabelen. Een leuke YouTube filmpje kan hier terug vinden.