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Simulação de Monte Carlo
Objetivo
Objetivo da apresentação é mostrar o método de Monte Carlo como parte do processo de análise quantitativas do gerenciamento de riscos em um Projeto. Igualmente serão mostrados os conceitos, critérios e cuidados que se deve ter para o melhor uso do método Monte Caro.
Gerenciamento de Risco de Projeto
Gerenciamento de Ricos em Projetos, têm como finalidade procurar dar ares mais determinísticos ao mundo de incertezas e aleatoriedade dos Projetos. É na análise quantitativa que se tenta traduzir em termos efetivamente numéricos, e assim melhor avaliar os riscos relacionados a um projeto. É justamente isso que faz a simulação de MONTE CARLO.
O emprego do Método do Monte Carlo
O método MC permite simular qualquer processo cujo o andamento dependa de fatores aleatórios. Por Exemplo:. Através do método de Monte Carlo podemos estimar quanto dura um equipamento conhecendo a duração de suas peças, ou variação de um alvo de um míssil balístico através das variações climáticas aonde este missíl irá percorrer.
A Simulação de Monte Carlo A simulação de Monte Carlo consiste basicamente em gerar aleatoriamente sucessivas amostras em termos de custo ou tempo (variável aleatória), que serão então “testadas” contra um modelo estatístico, que vem a ser na verdade uma distribuição de probabilidade para um determinado risco no Projeto. Desse modo, o método de MC fornece, uma estimativa do valor de um tempo ou custo esperados assim como um erro para esta estimativa, o qual é inversamente proporcional ao número de iterações. O erro é dado por:
Ε=3σ/√N
Onde σ é o desvio padrão da variável aleatória;
N é o numero de interações;
Independências de variáveis aleatórias
Para que a simulação MC esteja correta é necessário satisfazer uma condição importante, as variáveis aleatórias devem ser independentes. Isto significa que os eventos de risco simulados também devem ser independentes , ou seja, um não pode influenciar o resultado do outro ou que