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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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