Algoritmo de Montecarlo
Algoritmo de Montecarlo
Algoritmo de Montecarlo
ALGORITMO DE MONTECARLO
El método de Monte Carlo es una técnica numérica para calcular probabilidades y otras cantidades
relacionadas, utilizando secuencias de números aleatorios. Es un algoritmo, en general no
determinista, para problemas de decisión que, a veces, no dan la respuesta correcta.
El algoritmo de Simulación Monte Carlo Crudo o Puro está fundamentado en la generación de
números aleatorios por el método de Transformación Inversa, el cual se basa en las
distribuciones acumuladas de frecuencias:
El sistema debe ser descrito por 1 o más funciones de distribución de probabilidad (fdp).
Generador de números aleatorios: como se generan los números aleatorios es importante
para evitar que se produzca correlación entre los valores muestrales.
Establecer límites y reglas de muestreo para las fdp: conocemos que valores pueden
adoptar las variables.
Definir Scoring: Cuando un valor aleatorio tiene o no sentido para el modelo a simular.
Estimación Error: ¿Con que error trabajamos, cuanto error podemos aceptar para que una
corrida sea válida?
Técnicas de reducción de varianza.
Paralelización y vectorización: En aplicaciones con muchas variables se estudia trabajar
con varios procesadores paralelos para realizar la simulación.
Teorema
Si este algoritmo se aplica a n cláusulas de longitud 2 y r 2n2, entonces si las cláusulas
son consistentes, la probabilidad de encontrar una asignación verdadera es mayor o igual que
1/2.
Esta distribución permite obtener la demanda de un día de venta por lo cual hay que
despejar la x y tomarla entorno a n por lo cual se muestra lo siguiente formulas:
La media y la desviación estándar tiene la formula dedicada para varios valores así mismo el
cálculo de los números aleatorios, por lo tanto, el valor de x queda de la siguiente forma: