En las condiciones reales, lo normal son las contingencias, en los laboratorios los ambientes se controlan para que en la medida de lo posible puedan ser estudiados los comportamientos de las variables y las dependencias entre ellas.

Las simulaciones se utilizan cuando los ensayos o experimentos llevan demasiado tiempo, cuestan mucho dinero o representan riesgos importantes o son imposibles de realizar.

Una posibilidad propuesta en los tiempos de la segunda guerra mundial (1944) y que se hizo viable por el desarrollo de la computadora fueron los métodos de Montecarlo que desde entonces se han utilizado como herramientas de investigación y de predicción de escenarios futuros.

La inspiración del matemático

Cuando se conoce la distribución de probabilidades de una variable, derivada de un cálculo de probabilidad clásico o de una distribución de frecuencias, podemos utilizar la Simulación de Montecarlo utilizando números aleatorios generados entre cero y uno, asociados a la frecuencia acumulada (de 0 a 1) que nos devolverán en una transformación inversa el valor de la variable aleatoria resultado de la simulación.

Las técnicas de remuestreo o bootstrap, las pruebas de aleatorización, el jackknife y la validación cruzada se consideran derivaciones del muestreo MonteCarlo y se presentan como herramientas de utilización general con un campo de aplicación más amplio que las técnicas estadísticas clásica

Documento de estudio: toolbox de matlab. Herramientas para un laboratorio de estadística fundamentado en técnicas Monte Carlo

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