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Mindmap

Números Pseudoaleatorios

JULIO CESAR LOPEZ RODRIGUEZ Ingeniería Englisch

Números Pseudoaleatorios

Inhalt der Mindmap

Números Pseudoaleatorios

  1. Pruebas Estadísticas

    • Prueba de medias
      • Determinar el promedio de los n números de ri
        • Se calculan los límites de aceptación inferior y superior
            • Si el valor se encuentra entre los límites de aceptación, no se rechaza
    • Prueba de varianza
      • Determinar la varianza de los n números de ri
          • Se calculan los límites de aceptación inferior y superior
              • Si el valor de V(r) se encuentra entre los límites de aceptación, no se rechaza
    • Pruebas de uniformidad
      • Prueba Chi-cuadrada
        • Los números del conjunto ri se distribuyen uniformemente
          • Es necesario dividir el intervalo (0,1) en m sub-intervalos
            • Se clasifica cada número en los m intervalos
              • Frecuencia observada (Oi)= Números ri que se clasifican en cada intervalo
                • Frecuencia esperada (Ei) = Números ri que se espera encontrar
                    • Si el valor del estadístico es menor al valor de tablas, no se rechaza
      • Prueba Kolomorov-Smirnov
        • Determinar si conjunto ri tiene la propiedad de uniformidad
          • Recomendable aplicar a conjuntos ri pequeños
            • Ordenar de menor a mayor los números ri
              • Determinar los valores de:
                  • Determinar el valor crítico con la tabla de valores críticos de Kolmogorov-Smirnov
                    • Si el valor D es mayor que el valor crítico, el conjunto no sigue una distribución uniforme
    • Pruebas de independencia
      • Prueba de corridas arriba y abajo
        • Determinar secuencia de unos y ceros
          • Determinar el número de corridas observadas
            • Se calcula el valor esperado, la varianza del número de corridas y el estadístico Z0
                • Sí el estadístico Z0 está fuera del intervalo, se concluye que no son independientes
      • Prueba de Poker
        • Consiste en visualizar el número ri con 3, 4 y 5 decimales
          • Clasificarlo como: todos diferentes (TD), exactamente un par (1P), una tercia (T), una tercia y un par (TP), póker (P) y quintilla (Q)
            • Determinar la categoría de cada número
              • Contabilizar los números de la misma categoría
                • Calcular el estadístico de la prueba
                  • Comparar el estadístico
                    • Si el estadístico es menor, no se rechaza
      • Prueba de series
        • Comparar los números y corroborrar independencia entre consecutivos
          • Se crea una gráfica de dispersión y se divide en m casillas
              • Se determina la frecuencia observada
                • Se procede a calcular el error o estadístico de prueba
                  • Sí el valor del error es menor o igual al estadístico de tablas, no se rechaza
      • Prueba de huecos
        • Comparar los números para verificar el tamaño del "hueco"
          • Definir un intervalo de prueba
            • Se construye una secuencia de unos y ceros
              • Se asigna un uno si el ri pertenece al intervalo (alfa, Beta)
                • Se asigna un 0 si no pertenece al intervalo (alfa, Beta)
                  • Tamaño de hueco i es el número de ceros existentes entre unos consecutivos
                    • Se determina la frecuencia observada Oi y la frecuencia esperada Ei
                      • Se calcula el error o estadístico de prueba
                        • Si el error es menor o igual a estadístico de tablas, no se rechaza
  2. Generación

    • Para una simulación se requieren
      • Números aleatorios en el intervalo (0,1)
        • Se les hace referencia como ri = {r1, r2, r3, ...,rn}
          • "n" = nombre de período o ciclo de vida
          • Se generan por medio de algoritmos determiníticos
          • Se requiere contar con un conjunto suficientemente grande de ri
        • Deben ser sometidos a pruebas
          • Deben ser realmente independientes y uniformes
            • Debe seguir una distribución uniforme continua
          • Superar las pruebas de uniformidad e independencia
            • Evitar los siguientes problemas
              • Varianza del conjunto muy alta o muy baja (1/2)
              • Media del conjunto muy alta o muy baja (1/2)
              • Que los números sean discretos (no continuos)
              • Que los números del conjunto no esten uniformemente distribuidos
    • Algoritmos determinísticos
      • No congruenciales
        • Cuadrados medios
          • Requiere un número detonador (Semilla) con D dígitos elevado al cuadrado
            • 1. Seleccionar una semilla (X0) con D (D>3)
              • 2. Sea Y0 = X0²; X1=D digitos del centro, y ri=0.D dígitos del centro
                • 3. Sea Y1 = Xi²; Xi+1=D digitos del centro, y ri=0. D dígitos del centro para toda i=1,2,3,...,n.
                  • 4. Repetir paso anterior hasta obtener los n numeros ri deseados
        • Productos medios
          • Requiere dos semillas
            • 1. Seleccionar una semilla (X0) con D (D>3)
              • 2. Seleccionar una semilla (X1) con D (D>3)
                • 3. Sea Y0 = X0*X1; X2=D digitos del centro, y ri=0. D dígitos del centro.
                  • 4. Sea Y1 = X1*Xi+1; Xi+2=D digitos del centro, y ri=0. D dígitos del centro para toda i=1,2,3,...,n.
                    • 4. Repetir paso anterior hasta obtener los n numeros ri deseados
        • Multiplicador constante
          • 1. Seleccionar una semilla (X0) con D (D>3)
            • 2. Seleccionar una constante (a) con D (D>3)
              • 3. Sea Y0 = a*X0; X1=D digitos del centro, y ri=0. D dígitos del centro.
                • 4. Sea Y1 = a*Xi; Xi+1=D digitos del centro, y ri+1=0. D dígitos del centro para toda i=1,2,3,...,n.
                  • 4. Repetir paso anterior hasta obtener los n numeros ri deseados
      • Congruenciales
        • Algoritmo lineal
          • Se genera una secuencia de números enteros con la siguiente ecuación
              • Para el cálculo de números pseudoaleatorios se utiliza la siguiente ecuación
        • Multiplicativo
          • Surge del algoritmo congruencial lineal cuando c=0
            • Implica una operación menos
              • Se utiliza la siguiente ecuación
                  • Para transformar los números Xi en el intervalo (0,1) se usa la ecuación
        • Aditivo
          • Requiere de una secuencia previa de n números enteros para generar una nueva secuencia de numéros enteros con la siguiente ecuación
              • Para el cálculo de números pseudoaleatorios se utiliza la siguiente ecuación
        • No lineales
          • Cuadrático
            • Se logra a través de la siguiente ecuación recursiva
                • Para el cálculo de números pseudoaleatorios se utiliza la siguiente ecuación
          • Blum, Blum y Shub
            • Si en el algoritmo congruencial cuadrático a=1, b=0 y c=0, se construye una nueva ecuación
  3. Propiedades

    • Media de los aleatorios
      • Debe mostrar una distribución de probabilidad uniforme continua
        • Límite inferior cero
        • Límite superior uno
      • Se multiplica la función de densidad por xi
        • Se integra en todo el rango
            • Sustiyendo los valores de a=0 y b=1 da como resultado E(x)=1/2
    • Varianza de los números aleatorios
      • Se obtiene por medio de la ecuación
          • Para obtener E(x²)
              • Sustituyendo a=0 y b=1
                • E(x²)=1/3
                  • Sustituyendo todos los valores
                    • V(x)=1/3 - (½)² = 1/12
                      • Los números aleatorios entre 0 y 1 deben tener
                        • µ=½ y ð²=1/12
    • Independencia
      • Los números aleatorios no deben tener correlación entre sí
        • Deben dispersarse de manera uniforme
  4. Definición

    • Serie de números aleatorios por sí mismos
    • Aleatoriedad se extrapola a modelos de simulación
    • Deben ser validados para verificar si son aptos para estudios de simulación

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