Generación de Muestras de Distribución.

•  El muestreo de Monte Carlo se logra al asignar intervalos de números aleatorios de acuerdo a las probabilidades en la distribución especificada.
•  Este método consiste en los siguientes pasos:

1. Se realiza una segmentación, para cada probabilidad de la distribución se le asigna un rango de valores según su valor.

2. Se genera un número aleatorio entero r entre 00 y 99. Cada número aleatorio en una secuencia (en este caso de 00 a 99) tiene una probabilidad igual (en este caso 0.01) de aparecer, y cada uno es independiente de los números antes y después de él.

3. Se devuelve la variable aleatoria discreta de la distribución que corresponda con el rango donde pertenece el número aleatorio generado.

 El muestreo de Monte Carlo se logra al transformar los números aleatorios en una variable aleatoria continua a partir de la distribución especificada. 

 Hay muchos métodos diferentes para generar variables aleatorias continuas. 

 La selección de un algoritmo particular dependerá de la distribución a partir de la cual se quiere generar, tomando en cuenta factores como la exactitud de las v.a., las eficiencias de cómputo y almacenaje, y la complejidad del algoritmo.


Carlos Palacios.. (2011). Método de Montecarlo.. 13/04/2016, de UAM Sitio web: https://www.uam.es/personal_pdi/ciencias/carlosp/html/pid/montecarlo.html