Fundamentos
Distribuciones, F acumulada y transformada inversa como base universal.
Azar programable · Curso práctico
Generación de Variables Aleatorias para Programadores
Aprendé a convertir números uniformes en cualquier distribución: discretas, continuas, vectores, muestreos y permutaciones. Métodos generales, algoritmos clásicos y validación, con Python.
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- temas progresivos
- Métodos
- inversa, rechazo y composición
- Práctico
- generadores en Python
Antes de muestrear
Todo azar simulado nace de un uniforme
Una variable aleatoria queda definida por su distribución: masa de probabilidad en el caso discreto, densidad y función de distribución acumulada F en el continuo. Generarla por computadora significa transformar números U ~ U(0,1) con un algoritmo que respete exactamente esa distribución.
En este curso construiremos esa caja de herramientas paso a paso: transformada inversa analítica y numérica, aceptación-rechazo, composición y alias, generadores discretos y continuos clásicos, vectores y muestreo, validación con histogramas y pruebas estadísticas, y criterios de eficiencia. Trabajaremos con esquemas y generadores en Python, sin requerir matemática avanzada.
El recorrido
Cuatro ideas que conectan todo
Del uniforme a la biblioteca de generadores validada.
Métodos generales
Rechazo, composición, alias y urnas para cuando invertir no alcanza.
Distribuciones
Bernoulli, binomial, Poisson, uniforme, exponencial, normal y gamma.
Muestreo y calidad
Vectores, remuestreo, histogramas, validación y eficiencia.