Монте-Карло симуляция

Количественный анализ рисков через тысячи случайных сценариев: для каждой задачи задаётся распределение длительности (треугольное: min-most likely-max, или нормальное), софт запускает 5000-10000 симуляций, случайно выбирая длительность каждой задачи из распределения. Результат: вероятностное распределение итоговой длительности проекта (P10/P50/P90 percentiles). Пример: проект "100 дней (детерминистская оценка)" → после Monte Carlo: P10=85 дней (10% вероятность завершить так быстро), P50=105 (медиана), P90=130 (90% вероятность уложиться). Инструменты: @RISK (Excel add-in), Oracle Primavera Risk Analysis. Используется для: расчёта contingency reserve (buffer), contract negotiations