Metodo Montecarlo

Método de Montecarlo
La simulación de Montecarlo debe su nombre a la analogía con la naturaleza de los juegos de azar del casino de Montecarlo, en Mónaco (la ruleta es realmente un generador físicosencillísimo de números aleatorios).
Puede muestrearse directamente de una distribución de frecuencias obtenida de una muestra, o de la distribución de probabilidades que se pudiera ajustar a talmuestra.
El muestreo directo simplemente mapea el intervalo (0, 1) con las frecuencias relativas o probabilidades de cada evento. La Fig 1 es un ejemplo de este muestreo.

Fig 1 Mapeo del dominio deuna variable discreta sobre el universo de números aleatorios
El esquema de la Fig 1 sugiere un simulador apropiado de la variable aleatoria x, y su correspondiente programación en hoja de cálculo(Fig 2).

Fig 2 Definición del simulador y la programación en la hoja de cálculo

Simulación de procesos aleatorios ...
Hay algunas áreas de trabajo en las que el arreglo de filas y columnas de lahoja de cálculo, facilita la programación de modelos de simulación. Entre ellas destaca el área financiera: la simulación de una proyección financiera; las tablas de amortización de créditoshipotecarios o automotrices; y el análisis de riesgo en proyectos de inversión. También los conocidos como juegos de negocios; el análisis del efecto de los niveles de inventarios en cadenas de suministros;el manejo de inventarios de productos a la venta y algunos otros casos que pueden se modelados como líneas de espera; y hasta diversos juegos de azar, son apropiados para ambientes de programación tipohoja de cálculo.
Otras situaciones, como los procesos complejos de manufactura o los problemas de establecimiento de rutas, requieren de ambientes de modelado diferentes (al de hoja de cálculo).
LaFig 3 es una imagen de una simulación en Flexsim, en tanto que la Fig 4 muestra una simulación en Excel.

Fig 3 Simulación en Flexsim: operaciones de logística (http://www.flexsim.com/)

Fig...