რიცხვითი მეთოდი, რომელიც მკვლევარს აძლევ სსაშუალებას მიიღოს კონკრეტული ალბათური მახასიათებლების მქონე შემთხვევითი სიდიდის ბევრი რეალიზაცია (მნიშვნელობები). მაგალითად, ცნობილი განაწილების კანონის მქონე დისკრეტული შემთხვევითი სიდიდის რეალიზაციები. ეს შესაძლებელი ხდება (0;1) შუალედში თანაბრად განაწილებული შემთხვევითი რიცხვების გამოყენებით, მაგალითად, ასეთი რიცხვების გენერირება შესაძლებელია პროგრამა Excel-ში.

მაგალითი: მოცემულია დისკრეტული შემთხვევითი სიდიდე ცნობილი განაწილების კანონით

გვინდა მივიღოთ ამ შემთხვევითი სიდიდის 10 მნიშვნელობა. გავყოთ (0; 1) ინტერვალი n ნაწილად შემდეგი წერტილებით: $p_1, p_1+p_2, p_1+p_2+p_3,...,p_1+p_2+p_3+...+p_{n-1}.$ ანუ გვექნება ინტერვალები $(o; p_1], (p_1; p_1+p_2], (p_1+p_2; p_1+p_2+p_3] ,...,(p_1+p_2+p_3+...+p_{n-1}; 1).$

Excel პროგრამაში RAND ფუნქციის საშუალებით შესაძლებელია მივიღოთ (0;1) ინტერვალში თანაბრად განაწილებული 10 რიცხვი $r_1,r_2,r_3,...,r_{10}.$ 

განვიხილოთ რომელიმე $r_j$, თუ $r_j\in (0;p_1]$ მაშინ X-ს მივანიჭოთ $X_1$, თუ $r_j\in (p_1;p_1+p_2]$ მაშინ $X=X_2$, და ასე შემდეგ თუ $r_j$ ეკუთვნის ბოლო ინტერვალს, მაშინ $X=X_n.$

ცხადია, რომ ასეთნაირად აგებულ X შემთხვევით სიდიდეს ექნება ზემოთ მოცემული განაწილების კანონი და ამგვარად ამ კონკრეტული $r_j$ რიცხვით მივიღებთ X-ის ერთ მნიშვნელობას. ანალოგიურ პროცედურას ჩავატარებთ დანარჩენი ცხრა r რიცხვისათვის და მივიღებთ X-ის კიდევ ცხრა რეალიზაციას.

მონტე-კარლოს მეთოდის შემქმნელებად ითვლებიან იტალიელი ფიზიკოსი ენრიკო ფერმი, ამერიკელები ჯონ ფონნეიმანი, სტანისლავ ულემი. 

***

გამოყენებული ლიტერატურა:

Field, A. (2013). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd.

კისი, ჰ. (2008). სტატისტიკა სოციალურ მეცნიერებებში. სოციალურ მეცნიერებათა ცენტრი.  თბილისის უნივერსიტეტის გამომცემლობა