Preface. -- Part 1: Introduction. -- 1. Why do a risk analysis?. -- 2. Planning a risk analysis. -- 3. The quality of a risk analysis. -- 4. Choice of model structure. -- 5. Understanding and using the results of a risk analysis. -- 6. Probability mathematics and simulation. -- 7. Building and running a model. -- 8. Some basic random processes. -- 9. Data and statistics. -- 10. Fitting distributions to data. -- 11. Sums of random variables. -- 12. Forecasting with uncertainty. -- 13. Modelling correlation and dependencies. -- 14. Eliciting from expert opinion. -- 15. Testing and modelling causal relationships. -- 16. Optimisation in risk analysis. -- 17. Checking and validating a model. -- 18. Discounted cashflow modelling. -- 19. Project risk analysis. -- 20. Insurance and finance risk analysis modelling. -- 21. Microbial food safety risk assessment. -- 22. Animal import risk assessment. -- I. Guide for lecturers. -- II. About ModelRisk. -- III. A compendium of distributions. -- IV. Further reading. -- V. Vose Consulting. -- References. -- Index.

Este libro aborda la cuantificación del riesgo, la modelización de los riesgos identificados y la toma de decisiones a partir de dichos modelos. El análisis cuantitativo de riesgos (ARC) mediante simulación de Monte Carlo ofrece un método potente y preciso para abordar la incertidumbre y la variabilidad de un problema. Al proporcionar los elementos básicos, el autor guía al lector a través de los pasos necesarios para generar un modelo de análisis de riesgos preciso y ofrece técnicas generales y específicas para abordar la mayoría de los problemas de modelización. Se utiliza una amplia gama de problemas resueltos para ilustrar estas técnicas y cómo pueden combinarse para resolver problemas que, de otro modo, serían complejos.

Título original: