こんな人におすすめ：
- データサイエンティストやアナリストでモンテカルロ法を活用したい方
- 統計解析やリスク評価におけるシミュレーション精度を高めたい研究者・技術者
- PythonやRでのシミュレーション実装時に乱数・試行回数の影響を理解したいプログラマー
プロンプト例：
モンテカルロシミュレーションにおいて乱数の試行回数が結果の精度に与える影響について詳しく説明してください。また、試行回数の最適な設定方法や再現性を高めるためのシード（乱数の固定）設定についても教えてください。プロンプト例の出力結果：
モンテカルロシミュレーションは乱数を用いて多数の試行を繰り返し、複雑な問題の解を近似的に求める手法です。乱数の試行回数が多いほど結果の統計誤差は小さくなり、精度が向上します。逆に試行回数が少ないと誤差が大きく結果が不安定となります。一般的に1万回程度の試行は多くのケースで十分な近似をもたらしますが、問題の複雑さによって増減させる必要があります。さらに、シードを固定することで乱数の生成順を一定化し、再現性のある結果が得られます。これによりコードを再実行しても同じ結果を確認可能です。ただし、シード固定後は乱数の並びも固定されるため、シミュレーションの仕様理解が重要となります。乱数の品質と試行回数のバランスを見ながら設定することが、モンテカルロシミュレーション実務において成功の鍵となります。
例えば、R言語でのコード例では試行回数を変えながら、乱数で学生の誕生日の重複が起こる確率をシミュレートし、反復回数を多くすると結果が確率に近づくことが示されています。
