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

Si se requiere obtener el área bajo f(x) en el intervalo (a,b).Entonces:a)f(Xi) ≥Yj, entonces el valor de Yi esta dado por debajo de la curva f(x) y se dice que se ha obtenido un acierto.b)F(Xi) ‹ Yj entonces sucede lo contrario y se dice que hay un error. Por tanto se rechaza el punto localizado.