Método de montecarlo

UNIDAD IV.- MÉTODO DE MONTECARLO.
Para entender completamente el método de Montecarlo (segundo método de simulación), es necesario consultar la obra de von Neumann y Ulam. Paso a paso, lasprobabilidades de los eventos separados se combinaron con un cuadro absoluto que dio una respuesta al problema; aproximada pero practicable. Von Neumann dio a la clave el nombre de "Montecarlo" por ser laborsecreta de Los Álamos. El método de Montecarlo, que no es sino el estudio de las leyes de la probabilidad, tuvo tanto éxito en los problemas de difusión de neutrones que su popularidad se extendió y enla actualidad es una importante técnica de la investigación de operaciones. Aún cuando el método de Montecarlo sugiere el empleo de las ruedas de la ruleta o de los dados, se utilizan númerosaleatorios. Este método puede resolver problemas dependientes de la probabilidad en los que la experimentación física es impracticable y la creación de la fórmula exacta es imposible. El método de Montecarloes una simulación con técnicas de muestreo, es decir, en vez de sacar muestras de una población real, se obtienen de duplicado teórico la misma. El método de Montecarlo implica la determinación de ladistribución de la probabilidad de las variables en estudio y después el muestreo tornado de esta distribución por medio de números aleatorios para obtener datos. De hecho, un grupo de númerosaleatorios genera un grupo de valores que tienen las mismas características de distribución que la población real. Las Técnicas de Reducción de Variancia con frecuencia reciben el nombre de Técnicas deMontecarlo. Como tienden a ser bastante elaboradas, no es posible explorarlas aquí con detalle, pero se intentará comunicar su esencia y el gran número en precisión que pueden proporcionar; se presentandos de ellas en el siguiente ejemplo. Considere la distribución exponencial cuyo parámetro vale 1. Entonces su función de densidad de probabilidad es f(x) = y su función de distribución acumulada es...