PROYECTO MODULAR - SIMULACIÓN

PROYECTO MODULAR

sIMULACIÓN

sIMULACIÓN

ALEATORIEDAD Y GENERACIÓN DE VARIABLES ALEATORIA

ALUMN@: Prado Gutiérrez Alejandra Jaqueline MATRICULA: AL092029

Índice

01. Método de simulación de variables aleatorias discretas

04. Teorema central de límite

02. Numeros aleatorios y pseudoaleatorios

05. Contrastes de bondad de ajustes

03. Algoritmo de box-muller

06. Contrastes de aleatoriedad e independencia

01. Método de simulación de variables aleatorias discretas

Método de alias

transformación inversa

Se trata de un enfoque adecuado para generar valores aleatorios de una distribución determinada en simulaciones.

Se pueden generar muestras aleatorias de una distribución discreta con eficacia constante, dado que los pasos de preparación y construcción solo se llevan a cabo una vez al día.

busqueda indexada

Se trata de un método que posibilita la disminución de comparaciones al localizar áreas en las que se encuentran los números pseudoalatorios que se han generado.

02. números aleatorios y pseudoaleatorios

Un número aleatorio es un valor que se puede obtener al azar, para identificarlo debe ser asignado a un rango de valores. La determinación de un número no está sujeta a la determinación de otro, es decir, no se realiza en un orden concreto. Los números pseudoaltorios se denominan de este modo debido a que se obtienen de un conjunto de operaciones a partir del número generado, en algún paso anterior.

03. ALGORITMO DE BOX-MULLER

Se fundamenta en la transformación de coordenadas polares en coordenadas cartesianas utilizando variables aleatorias, de forma uniformemente distribuída. Dentro de dos números aleatorios uniformes independientes y distribuidos entre 0 y 1, el algoritmo genera dos npumeros aleatorios que se distribuyen en una curva habitual.

04.TEOREMA CENTRAL DE LÍMITE

Se trata de una herramienta estadística en la que se establece que, debido a una muestra aleatoria lo suficientemente grande de la población, la distribución de las medidas muestrales seguirá una distribución muestral. Para la aplicación de este teorema deben considerarse los siguientes tres elementos: 1. Observaciones 2. Muestra 3. Distribución

05.contrastes de bondad de ajustes

Se trata de un resumen de las diferencias que se presentan entre los valores observados y los valores esperados en el modelo de investigación.

chi cuadrada

Se trata de una técnica estadística empleada para determinar si existe una disparidad significativa entre las frecuencias observadas y las frecuencias esperadas, en una distribución de frecuencias.

KOLMOGOROV-SMIRNOV

Se emplea para comparar la distribución empírica de los datos observados con una distribución teórica continua, tales como la distribución normal, la uniforma o exponencial.

06.contrastes de aleatoriedad e independencia

Para poner en práctica esta prueba de contraste se sigue un procedimiento que consta de los siguientes pasos:

Para la aplicación de estas pruebas, es necesario establecer una serie de conclusiones:Los números generados no cumplen con ningún patrón. Las reflexiones son independientes. Las conclusiones son aleatorias.

Se registra el número de rachas en los datos y se evalúa la media y la desviación estandar.

Cálculo

Comparación

Se calcula el calor en la prueba y se compara la distribución de los datos con una distribución de referencia.

Se determina si la distirbución se ajusta a la de referencia y se confirma o se rechaza la tesis inicial.

Decisión

GRACIAS

UNIVERSIDAD CNCI