Temas avanzados y aplicados · Simulacion

Simulación: Introducción y Fundamentos Estadísticos

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

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☰ // Métodos Computacionales · Enfoque Riguroso

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • Simulación Estadística: Teoría, Algoritmos y Aplicaciones
  • Introducción e Historia de la Simulación
  • Probabilidad Formal y Variables Aleatorias
  • El Teorema del Límite Central y la Ley de los Grandes Números
  • La Ley de los Grandes Números (LGN)

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • varianza
  • montecarlo
  • calculo
  • mcmc
  • bayes
  • algebra

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X1(B)={ωΩX(ω)B}FX^{-1}(B) = \{\omega \in \Omega \mid X(\omega) \in B\} \in \mathcal{F}
Ver LaTeX fuenteX^{-1}(B) = \{\omega \in \Omega \mid X(\omega) \in B\} \in \mathcal{F}