Generación de muestras de distribuciones aleatorias: introducción a los métodos de Monte Carlo

La reproducción de las fuentes de aleatoriedad en la simulación del comportamiento de un sistema exige la capacidad de generar muestras de números aleatorios que correspondan adecuadamente a la distribución de probabilidad que gobierna la componente particular de conducta aleatoria que se está simulando. El mecanismo generador de tales muestras ha de ser capaz de producir variables aleatorias de cualquier tipo, continuas o discretas. El término «generar una variable aleatoria» se refiere a la actividad de obtener una observación, o realización, de una variable aleatoria a partir de la distribución especificada.

Esto es consecuencia de un importante resultado de la teoría de probabilidades en función del cual las muestras de diferentes variables de una gran variedad de distribuciones, tanto teóricas como empíricas pueden generarse a partir de muestras de variables aleatorias independientes uniformemente distribuidas en el intervalo (0,1). 

Por lo tanto cada vez que en esta expresión sustituimos u por un valor en el intervalo (0, 1) correspondiente a una observación de la variable aleatoria U, uniformemente distribuida en dicho intervalo, obtenemos el valor x de una observación de la variable aleatoria exponencial X de parámetro m.

ELABORADO POR:

JONATHAN JESÚS SÁNCHEZ TOLEDO

JUAN CARLOS VELAZQUEZ HERRERA

Bibliografía

 Barcelo,J., (2006)Simulación de sistemas discretos, Madrid,España: Isdefe

Cevallos.,J, (2013)Simulación por eventos discretos. SlideShare.recuperado de http://es.slideshare.net/Jonathan-Cevallos/simulación-discreta