Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Metodos de Monte Carlo - Coggle Diagram
Metodos de Monte Carlo
-
-
Esta dada por
Sea ahora S un subconjunto de D, SÑD. La probabilidad del suceso X à S es, como se sabe, Pr(X e S)= | f(x)dx, IS se deriva
La solucion final es: Pr(X à S) = E[S(x)],
-
Conceptos Basicos
-
Muestreo de la distribución: La simulación de Monte Carlo se basa en el muestreo de la distribución de las variables de entrada del modelo.
-
-
Validación y verificación: Es importante validar y verificar el modelo de simulación para asegurarse de que produce resultados precisos y fiables.
Eficiencia computacional: La simulación de Monte Carlo puede ser computacionalmente intensiva, especialmente cuando se requiere un gran número de muestras.
-
muestreo por importancia, que busca disminuir la varianza del error de la estimación Monte Carlo concentrando el muestreo en zonas de «importancia» en relación con la estimada Para fijar ideas se comentará a continuación la aplicación del muestreo por importancia al cálculo de integrales.
-