Standardabweichung und Mittelwert in Monte Carlo Simulation |
| 13.01.2015, 13:06 | Silver09 | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Standardabweichung und Mittelwert in Monte Carlo Simulation Ich führe zurzeit Experimente mit der Monte Carlo Simulation durch. In meinem Model tritt dabei ein Problem auf. Ich bewerte (gewichtete) Kriterien anhand einer BetaInv (Rnd(),2,3,unterschiedlich, unterschiedlich) in Excel-Schreibweise ausgedrückt . Von jeder Iteration bilde ich den gewichteten arithmetischen Mittelwert aller Kriterien. Nennen wir diesen Mittelwert ?Mittelwert Gesamt?. Anschließend berechne ich den Mittelwert, Standardabweichung, Variationskoeffizient, Konfidenzintervall von allen berechneten ?Mittelwerten Gesamt?. Nun ist das Problem, dass sich standardabweichung/Variationskoeffizient mit jedem zusätzlichen Kriterium verringern, was nicht der Realität entspricht. Es wäre eigentlich valide, dass mit jedem zusätzlichen Kriterium die Unsicherheit steigt. Nun ist meine Frage warum ist das so bzw. welches Theorem erklärt diesen Effekt? Und, wie kann ich diesen Effekt verhindern, ohne dass ich mein Model komplett neu aufbaue. Als zusätzliche Information: Mein Histogramm zeigt, dass die ?Mittelwerte Gesamt? glockenförmig verteilt und nur eine leichte Schiefe aufweisen. Meine Ideen: Ich denke, dass evtl. der Zentrale Grenzwertsatz für diesen Effekt Verantwortlich ist, bin mir aber nicht sicher und kann es auch nicht begründen. Ich habe versucht den Mittelwert mit der Standardabweichung zu Gewichten. Dies hat den besagten Effekt aber nur verstärkt. |
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