| Сума | Аналітичні дані | Дані Монте-Карло |
|---|---|---|
| 2 | 0.0278 | 0.0276 |
| 3 | 0.0556 | 0.0551 |
| 4 | 0.0833 | 0.0830 |
| 5 | 0.1111 | 0.1108 |
| 6 | 0.1389 | 0.1383 |
| 7 | 0.1667 | 0.1673 |
| 8 | 0.1389 | 0.1385 |
| 9 | 0.1111 | 0.1114 |
| 10 | 0.0833 | 0.0843 |
| 11 | 0.0556 | 0.0553 |
| 12 | 0.0278 | 0.0284 |
Результати, отримані за допомогою методу Монте-Карло, близько відповідають аналітичним даним. Дрібні відхилення можна пояснити випадковістю у процесі симуляції. Збільшення кількості симуляцій може ще більше зменшити ці відхилення.
Метод Монте-Карло показав свою ефективність у моделюванні ймовірнісних розподілів і може бути застосований у багатьох практичних задачах, де аналітичне рішення є складним або неможливим.