Die professionelle Monte-Carlo-Simulation ist die Domäne spezieller Add-ins wie Oracle Crystal Ball, Palisade @Risk oder anderen Werkzeugen. Vielfältige Verteilungsfunktionen stehen als Excel-Funktionen zur Verfügung und die Parametrisierung wird über Assistenten unterstützt. Die Steuerung der Monte-Carlo-Simulation übernimmt das Add-in. Diese Werkzeuge müssen jedoch lizenziert werden.
R dagegen stellt eine kostenfreie, statistische Programmierumgebung dar, die alle notwendigen Funktionen beinhaltet. Seine Vorteile:
- R ist Open Source, somit ist der Einsatz unproblematisch.
- Es steht eine Vielzahl von Wahrscheinlichkeitsfunktionen bereit.
- R hat auch den Vorteil, dass es leicht erweiterbar ist. So gibt es unterschiedliche Verfahren zur Erzeugung kompletter Zufallszahlen. R ist hier nicht limitiert.
Dagegen steht, dass erst mal wenig Funktionalität für die Monte-Carlo-Simulation vorhanden ist. Dieser fehlende Grundstock ist zu entwickeln. Mit wenigen generischen Funktionen kann aber eine Monte-Carlo-Simulation abgebildet werden. Zum Einsatz kommt wieder die BERT[1]-Schnittstelle zu R.[2]
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