利用数学关系估算概率固然重要，但许多自然事件都遵循或近似于一些定义明确的概率分布函数，如均匀分布、指数分布和正态分布。 要有效地建立仿真模型，了解如何使用这些分布非常重要。 此外，我们可能还需要找到观测数据所遵循的分布。 本模块将介绍使用概率分布函数的更多细节，并介绍仿真模型的类型以及一些基于实践的技巧，以处理现实世界中可能不完整或不完全符合给定分布的数据。

我们首先指出，模拟是最灵活的建模方法之一。 本模块演示了这种灵活性。 在本模块中，我们将为一家咖啡店建立四个蒙特卡罗仿真模型。 这些模型的技术复杂度和精密度不断提高，以展示建模人员在建立这些模型时必须考虑的各种问题，这些问题取决于需要回答的问题类型。 这些课程解释了哪些模型可以回答某类问题，哪些问题可能无法用某类模型来回答。 然后比较和讨论从各种模型中获得的结果，以了解在选择特定模型时的权衡。

在本模块中，我们将对蒙特卡罗模拟建模进行总结，研究特殊情况建模和反事实分析（研究可能不存在的情况或实际未实施的举措）。 然后，我们将研究离散事件仿真的威力。 离散事件模拟建模讨论的目的是向您介绍如何检查事件中的依赖关系，以及如何通过一些创新思维在 Excel 中对这些依赖关系进行建模，尽管 Excel 本身并不支持任何支持离散事件模拟的功能。 这部分内容完全是为本课程设计的原创材料，在任何书籍中都找不到。