Simulacion

Simulación de procesos aleatorios
Método Monte Carlo o Simulación Monte Carlo se agrupan una serie de procedimientos que analizan distribuciones de variables aleatorias usando simulación de númerosaleatorios.
El Método de Monte Carlo da solución a una gran variedad de problemas matemáticos haciendo experimentos con muestreos estadísticos en una computadora. El método es aplicable a cualquiertipo de problema, ya sea estocástico o determinístico. Generalmente en estadística los modelos aleatorios se usan para simular fenómenos que poseen algún componente aleatorio. Pero en el métodoMonte Carlo, por otro lado, el objeto de la investigación es el objeto en sí mismo, un suceso aleatorio o pseudo-aleatorio se usa para estudiar el modelo
Algoritmos
El algoritmo de Simulación MonteCarlo Crudo o Puro está fundamentado en la
Generación de números aleatorios por el método de Transformación Inversa, el cual se basa en las distribuciones acumuladas de frecuencias:

Otra opción paratrabajar con Monte Carlo, cuando la variable aleatoria no es directamente el resultado de la simulación o tenemos relaciones entre variables es la siguiente:

Las principales características atener en cuenta para la implementación o utilización del algoritmo son:
* El sistema debe ser descripto por 1 o más funciones de distribución de probabilidad (fdp)
* Generador de númerosaleatorios: como se generan los números aleatorios es importante para evitar que se produzca correlación entre los valores muéstrales.
* Establecer límites y reglas de muestreo para las fdp: conocemosque valores pueden adoptar las variables.
* Definir Scoring: Cuando un valor aleatorio tiene o no sentido para el modelo a simular.
* Estimación Error: Con que error trabajamos, cuantoerror podemos aceptar para que una corrida sea válida?
* Técnicas de reducción de varianza.
* Paralelización y vectorización: En aplicaciones con muchas variables se estudia trabajar con varios...