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GUIA BASICA PARA LA SIMULACION DE MONTE CARLO

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Referencia: Código 03134


DESCRIPCIÓN:
2008 - Juan Carlos López Agüi - 17x24 cm. Tapa blanda - Código 3134
CONTENIDO:

Juan Carlos López Aguí
2008          Páginas: 158
Código 3137
 
CONTENIDO:Presenta el método Monte Carlo como una herramienta potente de muestreo artificial, ampliamente utilizada para validar la calidad de muchos de los productos del sector de la construcción.

El autor hace un recorrido por las diferentes funciones de distribución que se aplican hoy en día en la generación de las variables aleatorias, destacando su propuesta personal basada en la distribución gaussiana o normal.

Además, propone el empleo de la hoja de cálculo de Excel para realizar la simulación de Monte Carlo, tanto por su sencillez de manejo como por su amplia disponibilidad. 

- Principios de la simulación de Monte Carlo
- Generación de números pseudoaleatorios
- Generación de variables aleatorias no uniformes mediante el principio de inversión
- Algunos funciones de distribución inversas incluidas en la aplicación Excel
- Simulación de distribuciones truncadas por el método de inversión o de la transformada inversa
- Generación de variables aleatorias no uniformes mediante el método de rechazo
- Generación de variables aleatorias no uniformes mediante el empleo de transformaciones
- Métodos específicos para la simulación de variables aleatorias no uniformes
- Simulación de estadísticos ordenados
- Los criterios de aceptabilidad y simulación estadística

INDICE EXTRACTADO: Introducción.-  Generación de números pseudoaleatorios.- Generación de variables aleatorias no uniformes mediante el principio de inversión.- Algunas funciones de distribución inversa o aproximaciones a ellas- incluidas en la aplicación EXCELLTM..- Simulación de distribuciones  truncadas por el método de inversión o de transformada inversa.- Generación de variables aleatorias no uniformes  mediante el método de rechazo.- - o de aceptación/rechazo.- Generación de variables aleatorias no uniformes mediante el empleo de transformaciones.- Métodos específicos para la transformación.- Métodos específicos para la simulación de variables aleatorias no uniformes.- Simulación de estadísticos ordenados.-  Los criterios de aceptabilidad y simulación estadística.- Bibliografía

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