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Simulación

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Aleatoriedad y Modelos de variables

Índice

Numeros aleatorios

Numeros Pseudoalatorios

Contrastes de Aleatoriedad

Algoritmo de Box-Muller

Métodos generales de simulación

Método de simulacion de variables aleatorias discretas

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.

Numeros Aleatorios

Numeros pseudoaleatiros

Se les denomina de esta forma porque se obtienen de un conjunto de operaciones a partir del número generado en algún paso anterior, por ejemplo, pueden iniciar en el 30 y de ahí generar números aleatorios utilizando una fórmula que no sobrepase el 100.

Contrastes de Aleatoriedad e independenca

En la estadística, sirve para evaluar la aleatoriedad de datos binarios, es decir, de los números que sólo pueden tomar los valores de 0 y 1. Esto se basa en la idea de contar el número de rachas, o sea, las secuencias consecutivas de valores iguales en los datos, determinando si la secuencia de datos binarios exhibe un patrón sistemático, o bien, si los valores parecen ser generados al azar.

Algoritmo de Box-Muller

Averigua un poco mas...

Podemos decir que...

Método de simulación de variables aleatorias discretas

Transformación inversa

Búsqueda indexada

Método de Alias

Bueno tienes que ver para creer

Bueno como puedes ver los numeros tiene una importante tarea dentro de la simulación

¡Gracias!

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. Para el uso de estas pruebas es necesario establecer una serie de hipótesis

El algoritmo de Box-Muller se basa en la transformación de coordenadas polares en coordenadas cartesianas utilizando variables aleatorias uniformemente distribuidas.

El algoritmo de Box-Muller permite la generación de números aleatorios que se distribuyen de forma normal, los cuales pueden ser usados en simulación para modelar el comportamiento de los sistemas de una forma más realista.

Es un enfoque útil para generar valores aleatorios de una distribución específica en simulaciones. Al utilizar la función de distribución acumulativa inversa, se puede mapear un número aleatorio uniforme a un valor correspondiente en la distribución objetivo, permitiendo así simular variables aleatorias con la distribución deseada.

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Permite generar muestras aleatorias de una distribución discreta con eficiencia constante, ya que los pasos de preparación y construcción sólo se realizan una vez. Esto lo hace particularmente útil en casos donde se necesite generar múltiples muestras aleatorias de una distribución discreta con probabilidades desiguales.

Esta herramienta matemática fue propuesta en 1958 por George Edward Pelham Box y Mervin E. Muller, de quienes recibe su nombre, y es utilizada para generar números aleatorios distribuidos normalmente

Este método permite reducir las comparaciones localizando las zonas en las que se encuentran los números pseudoaleatorios que se han producido. Usando la búsqueda indexada, se utiliza un índice para realizar saltos más grandes y reducir la cantidad de comparaciones necesarias.