Reseña

En este texto mostramos cómo se analiza un modelo por medio de un estudio de simulación. Demostramos cómo se puede utilizar una computadora para generar números aleatorios (con más precisión, pseudo-aleatorios), y después del uso de estos números aleatorios para generar los valores de las variables aleatorias a partir de distribuciones arbitrarias. A través del uso del concepto de eventos discretos, mostramos la manera de obtener estimadores de las cantidades deseadas que son de interés. Se analizan las preguntas estadísticas acerca de cuándo detener una simulación y qué confianza depositar en los estimadores de simulación comunes. Además, mostramos el uso de una simulación para determinar si el modelo estocástico elegido es congruente con un conjunto de datos reales. Elementos de probabilidad. Números aleatorios. Generación de variables aleatorias discretas. Generación de variables aleatorias continuas. El enfoque de simulación de eventos discretos. Análisis estadístico de datos simulados. Técnicas para reducir la varianza. Técnicas de validación estadística. Métodos Monte Carlo de cadenas de Markov.