Los ejemplos de simulación que se han presentado sólo usan distribuciones de
probabilidades discretas para las variables aleatorias. Sin embargo, en muchas
simulaciones es más realista y práctico usar variables aleatorias continuas. En esta
sección presentaremos y describiremos algunos procedimientos para generar cantidades aleatorias a partir de distribuciones continuas.
El principio básico es muy
semejante al caso discreto. Como en el método discreto, generamos primero un
mímelo aleatorio transformamos en una cantidad aleatoria de
acuerdo con la distribución especificada. Sin embargo, el proceso para llevar a
cabo la transformación es bastante distinto del caso discreto.
Hay muchos métodos diferentes para generar cantidades aleatorias continuas.
La selección de un algoritmo determinado dependerá de la distribución de la cual
deseamos generar, teniendo en cuenta factores tales como la exactitud de las
variables aleatorias, las eficacias de-cómputo y de almacenamiento, y la complejidad del algoritmo.
Los dos algoritmos que más se usan son el método de transformación inversa y el de aceptación o rechazo. Entre esos dos, es posible generar
variables aleatorias a partir de casi cualquiera de las distribuciones que más se
usan. Presentaremos una descripción detallada de ambos algoritmos, junto con
varios ejemplos de cada método. Además, daremos dos métodos para generar variables aleatorias a partir de una distribución normal.
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