Simulación Estocástica

Simulación Estocástica
1. Introducción a la Simulación
1.1 Tipos de Simulación
1.2 Simulación Determinística versus SimulaciónEstocástica
1.3 Pasos de la Simulación
1.4 Modelado de un Sistema Real
1.5 Estimación de Distribuciones
1.6 Construcción de un simulador
1.7 Validación de un simulador
1.8 Diseño de experimentos
1.9 Análisis de resultados

2. Breve repaso de probabilidad
2.1 Breve repaso de probabilidad
2.2 Variables aleatorias
2.3 Función de distribución
2.3.1 Discreta y continua
2.3.2 Conjunta, marginal y condicional
3. Técnicas para la generación de númerosPseudoaleatorios y Generación de variables aleatorias
3.1 Métodos Congruenciales
3.1.1 Mixto, multiplicativo y combinación linea
3.2 Test de Números Pseudoaleatorios
3.2.1 Pruebas de Uniformidad:Kolmogorov- Smirnov y Chi Cuadrada
3.2.2 Pruebas de independencia:Corridas, Poker, Gap
3.3 Técnicas para simulación de variables aleatorias
3.3.1 Técnica de la Transformada Inversa
3.3.2 Técnica de Aceptación y Rechazo
3.3.3 Técnicas de la Composición
3.3.4 Método Polar para la generación de variablesaleatorias normales
3.3.5 Simulación de un Proceso de Tipo Poisson.

4. Técnicas de Reducción de la Varianza
4.1 Uso de variables de control
4.2 Condicionamiento. Muestreo Estrati�cado.
4.3 Muestreo por importancia
4.4 Uso de números aleatorios comunes.

5. Métodos de Simulación basados en Cadenas de Markov.
5.1 Cadenas de Markov
5.2 Algoritmo de Metropolis-Hasting
5.3 El Muestreo de Gibs
5.4 El Método de recalentamiento simulado
5.5 Metido de remuestreo
5.6 Aplicaciones