Modele stochastique

Il n`y a pas de lignes claires entre les modèles qualifient stochastiques ou déterministes. Ce qu`une personne pense est un processus aléatoire, un autre pourrait voir un processus déterministe. Par exemple, les probabilités pour les modèles stochastiques sont largement subjectives. Une personne pourrait assigner les chances de renverser une pièce comme une chance déterministe 50/50 de prendre des têtes. Une autre personne pourrait dire que cela ne se produirait que lorsque la pièce est parfaitement équilibrée et juste, de sorte qu`un modèle stochastique pourrait être approprié. “Stochastique” signifie aléatoire, donc un “processus stochastique” pourrait plus simple être appelé un processus aléatoire. Pour comprendre le concept parfois confus de la modélisation stochastique, il est utile de le comparer à la modélisation déterministe. Alors que le premier produit une variété de réponses, d`estimations ou de résultats, la modélisation déterministe est le contraire. Sous la modélisation déterministe, il n`y a généralement qu`une solution, ou réponse, à un problème dans la plupart des mathématiques élémentaires. La modélisation déterministe dicte également généralement qu`il n`y a qu`un ensemble de valeurs spécifiques.

Alternativement, la modélisation stochastique peut être assimilée à l`ajout de variantes à un problème mathématique complexe pour voir son effet sur la solution. Ce processus est ensuite répété de plusieurs façons différentes pour produire un certain nombre de solutions. L`unicité relative des portefeuilles de polices écrites par une société dans le secteur de l`assurance générale signifie que les modèles de réclamations sont typiquement sur mesure. Cette idée est reconsidérée quand on considère les percentiles (voir percentile). Lors de l`évaluation des risques à des percentiles spécifiques, les facteurs qui contribuent à ces niveaux sont rarement à ces percentiles eux-mêmes. Les modèles stochastiques peuvent être simulés pour évaluer les percentiles des distributions agrégées. Quel processus vous choisissez d`utiliser est principalement à vous, mais chacun a ses propres avantages. Les modèles déterministes sont plus faciles à analyser. Les modèles stochastiques tendent à être plus réalistes, surtout pour les petits échantillons. La modélisation physique est de plus en plus importante pour générer des informations sur les processus intracellulaires. Nous décrivons des situations dans lesquelles des aspects spatiaux et stochastiques combinés des réactions chimiques sont nécessaires pour capturer la dynamique pertinente des systèmes biochimiques.