2.2. Generación de muestras de Distribuciones Aleatorias.

La reproducción de las fuentes de aleatoriedad en la simulación del comportamiento de un sistema exige la capacidad de generar muestras de números aleatorios que correspondan adecuadamente a la distribución de probabilidad que gobierna la componente particular de conducta aleatoria que se está simulando. El mecanismo generador de tales muestras ha de ser capaz de producir variables aleatorias de cualquier tipo, continuas o discretas. El término generar una variable aleatoria se refiere a la actividad de obtener una observación, o realización, de una variable aleatoria a partir de la distribución especificada. Como vamos a ver a continuación, el ingrediente básico para todo procedimiento de generación de variables aleatorias a partir de cualquier distribución o proceso aleatorio, es una fuente de producción de variables aleatorias independientes, idénticamente distribuidas según una distribución uniforme en el intervalo (0,1). Esto es consecuencia de un importante resultado de la teoría de probabilidades en función del cual las muestras de diferentes variables de una gran variedad de distribuciones, tanto teóricas como empíricas pueden generarse a partir de muestras de variables aleatorias independientes uniformemente distribuidas en el intervalo (0,1).

Referencia.

Jaime Barceló. (1996). SIMULACIÓN DE SISTEMAS DISCRETOS. 06/04/2016, de ISDEFE Sitio web: https://z-1-lookaside.fbsbx.com/file/libro-simulacion_de_sistemas_discretos.pdf?token=AWxSU4vZtmOtcKb_FT7H7AoVth17Nt_W3mmAc6rTJWyOMMjgjbk1U5pjyZd0KzFOuBGktYARQRJwvJjA8s089cJ7lKG-n0gMYbBrKfX3prCy7NqR10re5Eh8R1JgstQboZhWfNlZyX8peygYE7RN84S2