Модель, в которой используются случайные события, называется **стохастической моделью** или **вероятностной моделью**.
*Объяснение для учеников:*
Стохастические модели учитывают, что в реальных системах и процессах часто присутствуют элементы случайности. Это означает, что предсказать точный результат невозможно, но можно оценить вероятность различных исходов. В отличие от детерминированных моделей, которые дают один конкретный результат при заданных входных данных, стохастические модели предоставляют распределение вероятностей для возможных результатов.
Примеры стохастических моделей:
1. *Моделирование распространения эпидемий:* Вероятность заражения зависит от множества случайных факторов, таких как контакты между людьми, иммунитет и т.д.
2. *Финансовые модели:* Изменение цен на акции и другие активы часто моделируется с использованием стохастических процессов, учитывая случайные колебания рынка.
3. *Имитационное моделирование (метод Монте-Карло):* Используется для решения сложных задач, где аналитическое решение затруднено, путем многократного случайного выбора параметров.
Таким образом, стохастические модели являются важным инструментом для анализа и прогнозирования в условиях неопределенности.