什麼是模擬平均銷售額的良好分佈

我想為需要預測銷售的財務模型運行蒙特卡羅模擬。如果我假設平均訂單大小是正態分佈的（比如 80）並且有一個標準偏差（比如 30），我已經成功地做到了這一點。但是，問題是最低銷售額當然不能小於 0。有人可以建議一個好的替代分佈（或使用正態分佈的技術）來處理這個問題（我相信它必須是一個足夠常見的設想！）。謝謝。

銷售額通常被假設為泊松分佈，基於泊鬆建模屬性“如果這些事件以已知的平均速率發生且獨立於時間，則在固定的時間和/或空間間隔內發生給定數量的事件的概率自上次事件以來”，引自維基百科——有人可能會說這適用於購買東西的人。

再多思考一下，我們就會想到食品儲藏室的裝載、囤積或囤積，這會導致數據過度分散，可以使用負二項分佈來建模。

但是，銷售通常也是季節性的或受促銷和/或價格變化驅動，因此您應該真正考慮在您的模型中包含這些因素，即您最終會得到上述回歸變體，即泊松回歸或負二項式回歸。

你是對的，這是一種常見的情況。人們以此為生。真的像你的;-)

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/49919