PRESENTACIÓN INTERACTIVA SOBRE LA ALEATORIEDAD Y LOS MODELOS PARA LA G

Ciudad del Carmen, Campeche a 21 de noviembre de 2024.

AL093637

Izael Jacobo Perez.

PROYECTO MODULAR

SALA DE ESTAR

M11 Simulación FIN A

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11.1. Números aleatorios y pseudoaleatorios 11.2. Generadores congruenciales 11.3. Contrastes de bondad de ajuste 11.4. Contrastes de aleatoriedad e independencia

Una barrera de seguridad que se implementa en la mayoría de aplicaciones móviles en las que se realizan operaciones bancarias es el uso de un token de seguridad, el cual consiste en una serie de números aleatorios que cambian en determinado intervalo para comprobar la identidad del usuario, así, se impide el acceso a la cuenta a personas no autorizadas.

11.1. Números aleatorios y pseudoaleatorios

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Un número aleatorio es un valor que se obtiene al azar, para identificarlo debe ser asignado a un rango de valores; por ejemplo, puede pertenecer al grupo 1 a 10, o bien, a un conjunto infinito de valores, por lo tanto, cada número tiene la misma probabilidad de ser elegido. Es importante mencionar que la elección de un número no depende de la elección de otro, es decir, no se realiza en un orden concreto.

Al tipo de funciones que se aplican para la generación de los números pseudoaleatorios a partir de un valor semilla se le denomina función determinista, la cual produce el mismo resultado cada vez; ¡toma nota de los elementos que la componen!

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Debido a que este tipo de números se genera dentro de un intervalo, para generarlos mediante un método digital se debe partir de un valor inicial al que se denomina de la siguiente forma.

11.2. Generadores congruenciales

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En su forma más sencilla, los generadores congruenciales seguirán la fórmula que se presenta a continuación.

11.4. Contrastes de aleatoriedad e independencia

11.3. Contrastes de bondad de ajuste

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Además del uso de medidas de ajuste, es posible utilizar procedimientos no paramétricos, es decir, que analizan datos que no presentan una distribución establecida con el fin de descartar algún tipo de observación en la producción de números pseudoaleatorios.

LO GO

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12.1. Teorema central del límite 12.2. Algoritmo de Box-Muller 12.3. Métodos generales de simulación 12.4. Método de simulación de variables aleatorias discretas

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12.1. Teorema central del límite

El teorema central del límite es una herramienta poderosa en estadística que permite realizar inferencias sobre grandes poblaciones de datos; dado que este método trabaja con muestras aleatorias, es importante conocer en primer lugar a qué se refiere este concepto y cuáles son sus características.

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12.2. Algoritmo de Box-Muller

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12.3. Métodos generales de simulación

Las variables aleatorias son funciones que asignan valores numéricos a los resultados posibles de un experimento aleatorio, para generarlos se emplean diversos métodos en la simulación, uno de ellos se centra en la información de las variaciones del sistema a lo largo del tiempo.

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12.4. Método de simulación de variables aleatorias discretas