Simulación ||Proyecto Modular||
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Transcript
- Alumno: Pérez Vega Luis Angel
- Asignación: Simulación
- Doscente: Alejandro Rodriguez Padilla
ALEATORIEDAD Y MODELOS PARA LA GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS
Empezar
Conclusion
Índice
Introduccion a la aleatoriedad
Generacion de variables aleatorias en computacion
Distribuciones de probabilidad
Aplicaciones practicas
Desafios de la aleatoriedad y los modelos
Tipos de Variable
Que es una variable aleatoria?
Introduccion a la aleatoriedad
Definición: La aleatoriedad se refiere a eventos que ocurren sin un patrón o regularidad predecible.Ejemplos comunes: Tirar una moneda, lanzar un dado o elegir cartas al azar.
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Generacion de variables aleatorias en computadora
Algoritmos Pseudoaleatorios:Las computadoras generan "aleatoriedad" mediante algoritmos que simulan eventos aleatorios.Generadores de Números Pseudoaleatorios (PRNG):Algoritmos que crean secuencias de números con apariencia de aleatoriedad.
Distribuciones Discretas:Bernoulli: Modela eventos de éxito/fracaso, como lanzar una moneda.Binomial: Representa varios intentos de eventos Bernoulli, como contar las caras en 10 lanzamientos de una moneda.Distribuciones Continuas:Normal: Describe variables continuas en muchos fenómenos naturales.Exponencial: Útil para modelar tiempos entre eventos en sistemas de espera.
Distribucion de probabilidad
Simulación: Las variables aleatorias son esenciales en simulaciones de Monte Carlo para predecir resultados en finanzas, medicina e ingeniería.Predicción de Riesgos: Usadas en seguros, inversión y ciencias de la salud para evaluar probabilidades de eventos.
Aplicaciones practicas
Limitaciones de PRNG: Los números generados por PRNG son "pseudoaleatorios" y no verdaderamente aleatorios, lo cual puede influir en los resultados de ciertas simulaciones.Imprecisiones en la Modelización: La elección incorrecta de una distribución puede llevar a predicciones inexactas.
Desafios de la aleatoriedad y los modelos
"Explorar la aleatoriedad es un paso hacia entender y modelar el mundo incierto en que vivimos"
Conclusion
Importancia: Modelar la aleatoriedad es esencial para comprender fenómenos y tomar decisiones informadas.Impacto Futuro: La aleatoriedad seguirá siendo clave en áreas de innovación como la inteligencia artificial y las simulaciones avanzadas.
Una variable aleatoria es una función que asigna un valor numérico a cada posible resultado de un evento aleatorio.
Variable aleatoria
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Discretas: Toman valores específicos, como la cantidad de veces que sale cara en 10 lanzamientos de una moneda.Continuas: Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango, como el tiempo que tarda un autobús en llegar.
Tipos de Variables aleatorias
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