Este procedimiento para generar una variable aleatoria según una distribución dada a partir de variables aleatorias uniformemente distribuidas recibe el nombre de método de la transformación inversa, basado en la integración numérica de la función de probabilidad para obtener F:
1. Integrar numéricamente la función de probabilidad f(x) para obtener F.
2. Decidir como efectuar una partición de (0,1), el dominio de F-1, en intervalos de longitud desigual basados en las características de la función F.
3. Determinar la forma y los coeficientes de la función de interpolación para cada uno de los subintervalos.
A pesar del coste computacional los resultados numéricos indican que este método es uno de los mejores.
El método de rechazo es uno de los procedimientos básicos del conjunto de procedimientos conocidos como Métodos de Monte Carlo que combina propiedades de la integración de funciones con la generación de muestras de variables aleatorias uniformemente distribuidas para calcular integrales numéricamente.
Los métodos de Monte Carlo admiten gran cantidad de variantes y están consolidados como procedimiento de integración numérica, especialmente en casos de gran dificultad como los que se presentan en muchos problemas de física e ingeniería, en particular cuando se trata de funciones reales no integrables analíticamente y, sobre todo, para integrales múltiples, ya que para las simples se dispone en estos momentos de procedimientos numéricos muy poderosos. Los métodos de Monte Carlo pueden considerarse como procedimientos que utilizan la generación de números aleatorios, especialmente los uniformemente distribuidos en el intervalo (0,1) para resolver problemas estocásticos o deterministas de tipo estático
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