Debido a la importancia de la distribución normal se ha dado mucha atención a
generar variables aleatorias normales. Ello ha originado muchos algoritmos distintos para la distribución normal. Tanto el método de transformación inversa como
el de aceptación o rechazo, son inadecuados para la distribución normal, porque
(1) 110 existe la función de distribución acumulada en forma cerrada y (2) la
distribución no está definida en un intervalo finito. Aunque es posible emplear
métodos numéricos en el método de transformación inversa y truncar la distribución
para el método de aceptación o rechazo, hay otros métodos que tienden a ser
mucho más efectivos. En esta sección describiremos dos de ellos; primero, un
algoritmo que se basa en técnicas de convolución y después, un algoritmo de
transformación directa que produce dos variables estándar con promedio 0 y variancia 1.
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