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En esta unidad, la última de este curso de modelación estocástica, vas a realizar la simulación de números pseudoaleatorios y de variables aleatorias. Estos temas son de mucha utilidad cuando requieres aleatorizar la elección de una muestra de cierta población, o bien, si deseas realizar la simulación de un fenómeno al azar, por ejemplo, el clima que presenta un videojuego de futbol. Simular una determinada situación te puede ayudar a tomar decisiones, te permite analizar un fenómeno sin necesidad de poner en peligro la vida al estar presente, por ejemplo, en una tormenta.
El contenido de esta unidad se presenta en tres subtemas. En el primero se tratarán cuestiones de tipo general acerca de la simulación, en el segundo se desarrollarán métodos para simular números pseudoaleatorios y en el tercero, métodos para simular variables aleatorias.
Al igual que en las unidades anteriores, los elementos importantes se resaltarán empleando un fondo de color, con la finalidad de que los uses para obtener un nivel óptimo de conocimientos acerca de la materia de estudio.
Fuente: Imagen extraída de https://n9.cl/jp8e6
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Competencia específica
Utilizar métodos para generar números pseudoaleatorios y variables aleatorias mediante diferentes técnicas de simulación.
Logros
- Simular números pseudoaleatorios a través de los métodos congruencial y de cuadrados mínimos.
- Simular variables aleatorias empleando el método de la transformada inversa y el de convolución.
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Contenido
Material de estudio
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Cierre
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En esta unidad aprendiste a simular números pseudoaleatorios, los cuales pueden considerarse como aleatorios, además, variables aleatorias, empleando diversos métodos. Ahora estás en posibilidades de emplear estos nuevos conocimientos para resolver mayor número de problemas de tipo estocástico, logrando con ello aportar métodos de solución de problemas de diversa índole en el sector productivo.
El equipo de la UnADM te felicita por haber subido un escalón más hacia la culminación de tu proyecto académico.
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Fuentes de consulta
Básica
- Azarang, M. y García, E. (1997). Simulación y análisis de modelos estocásticos. México: McGraw-Hill Interamericana.
- Hillier, F. y Lieberman, G. (1997). Introducción a la investigación de operaciones. México: McGraw-Hill Interamericana.
- Springer, C., Herlihy, R., Mall, R. y Beggs, R. (1972). Modelos probabilísticos: Serie de Matemáticas para la Dirección de Negocios. México: Unión tipográfica editorial hispano- americana.
- Taha, H. (1998). Investigación de operaciones: una introducción. México: Prentice Hall.
- Taylor, H. y Karlin, S. (1998). An Introduction to Stochastic Modeling. EUA: Academic Press.
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