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Es una de las técnicas más usadas en simulación. Según Naylor, el método de Montecarlo es una técnica de simulación para para problemas con una base estocástica y probabilística.
Existen dos tipos diferentes de problemas que dan lugar al empleo de esta técnica:1º.- problemas que implican algún tipo de proceso estocástico como la demanda del consumidor .2º.- problemas matemáticos completamente determinìsticos, que no pueden resolverse fácilmente, como evaluar integrales.
Pasos del Método de Montecarlo:
1.- Identificar el experimento o sistema a simular.2.- Identificar el espacio muestral y definir la variedad aleatoria.3.- Definir la función de probabilidad.
4.- Construir la función acumulada de probabilidad5.- Calcular o construir la tabla de la transformación inversa de la función acumulada de probabilidad.6.- Generar un número aleatorio y ubicarlo en la tabla de la transformada inversa para simular un valor específico de la variable aleatoria.
Un ejemplo del método de Montecarlo es el cálculo de áreas y de integración numérica.
F(x)
+ Rechazo
Yi
+
Acierto
0 a Xi bx