2.2.1.1 METODOS DE CENTROS AL CUADRADOMtodo de los centros de los cuadradosDesarrollado por Von Neumann.Sea un nmero inicial llamado semilla, 0 = 0.9876 formado por 4 cifras.Obtenemos que tendr 8 cifras y elegiremos las 4 centrales, = 0.97535376Estas cifras formaran 1 = 0.5353, y elevando al cuadrado 2 1,1 = 0.28654609Obtendremos 2 = 0.6546 y as sucesivamente.2.2.1.2 METODOS DE CONGRUENCIA: Multiplicativo y MixtoDenicin: Diremos que dos nmeros x e y son congruentes mdulo m si:x y mod(m) Esto equivale a que x e y producen el mismo resto al ser divididos por mLa expresin ms comn a la hora de calcular nmeros aleatorios es la dada por:n = (n1)a + b mod(m) Donde a y b son nmeros elegidos convenientemente y 0 se denomina semilla.

GENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS La distribucin exponencial es una distribucin de probabilidad continua con un parmetro cuya funcin de densidad es:

Su funcin de distribucin acumulada es:

Donde representa el nmero e.El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X con distribucin exponencial son:

La distribucin exponencial es un caso particular de distribucin gamma con k = 1. Adems la suma de variables aleatorias que siguen una misma distribucin exponencial es una variable aleatoria expresable en trminos de la distribucin gamma.EjemploEjemplos para la distribucin exponencial es la distribucin de la longitud de los intervalos de una variable continua que transcurren entre dos sucesos, que se distribuyen segn la distribucin de Poisson.El tiempo transcurrido en un call center hasta recibir la primer llamada del da se podra modelar como una exponencial.El intervalo de tiempo entre terremotos (de una determinada magnitud) sigue una distribucin exponencial.Supongamos una mquina que produce hilo de alambre, la cantidad de metros de alambre hasta encontrar una falla en el alambre se podra modelar como una exponencial.En fiabilidad de sistemas, un dispositivo con tasa de fallo constante sigue una distribucin exponencial.

DISTRIBUCION NORMALEn estadstica y probabilidad se llama distribucin normal, distribucin de Gauss o distribucin gaussiana, a una de las distribuciones de probabilidad de variable continua que con ms frecuencia aparece aproximada en fenmenos reales.[citarequerida]La grfica de su funcin de densidad tiene una forma acampanada y es simtrica respecto de un determinado parmetro estadstico. Esta curva se conoce como campana de Gauss y es el grfico de una funcin gaussiana.La importancia de esta distribucin radica en que permite modelar numerosos fenmenos naturales, sociales y psicolgicos. Mientras que los mecanismos que subyacen a gran parte de este tipo de fenmenos son desconocidos, por la enorme cantidad de variables incontrolables que en ellos intervienen, el uso del modelo normal puede justificarse asumiendo que cada observacin se obtiene como la suma de unas pocas causas independientes.De hecho, la estadstica descriptiva slo permite describir un fenmeno, sin explicacin alguna. Para la explicacin causal es preciso el diseo experimental, de ah que al uso de la estadstica en psicologa y sociologa sea conocido como mtodo correlacional.La distribucin normal tambin es importante por su relacin con la estimacin por mnimos cuadrados, uno de los mtodos de estimacin ms simples y antiguos.Algunos ejemplos de variables asociadas a fenmenos naturales que siguen el modelo de la normal son: caracteres morfolgicos de individuos como la estatura; caracteres fisiolgicos como el efecto de un frmaco; caracteres sociolgicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos; caracteres psicolgicos como el cociente intelectual; nivel de ruido en telecomunicaciones; errores cometidos al medir ciertas magnitudes; etc.La distribucin normal tambin aparece en muchas reas de la propia estadstica. Por ejemplo, la distribucin muestral de las medias muestrales es aproximadamente normal, cuando la distribucin de la poblacin de la cual se extrae la muestra no es normal.[1] Adems, la distribucin normal maximiza la entropa entre todas las distribuciones con media y varianza conocidas, lo cual la convierte en la eleccin natural de la distribucin subyacente a una lista de datos resumidos en trminos de media muestral y varianza. La distribucin normal es la ms extendida en estadstica y muchos tests estadsticos estn basados en una supuesta "normalidad".En probabilidad, la distribucin normal aparece como el lmite de varias distribuciones de probabilidad continuas y discretas.

Distribucin Erlanges una distribucin de probabilidad continua con dos parmetros y cuya funcin de densidad para valores es

La distribucin Erlang es el equivalente de la distribucin gamma con el parmetro y . Para eso es la distribucin exponencial. Se utiliza la distribucin Erlang para describir el tiempo de espera hasta el suceso nmero en un proceso de Poisson.Esta funcin recibe su nombre del matemtico e ingeniero dans Agner Krarup Erlang que la introdujo en 1909.Distribucin gamma Es una distribucin de probabilidad continua con dos parmetros y cuya funcin de densidad para valores es

Aqu es el nmero e y es la funcin gamma. Para valores la funcin gamma es (el factorial de ). En este caso - por ejemplo para describir un proceso de Poisson - se llaman la distribucin distribucin Erlang con un parmetro .

El valor esperado y la varianza de una variable aleatoria X de distribucin gamma son

Distribucin triangularEn probabilidad y estadstica, la distribucin triangular es la distribucin de probabilidad continua que tiene un valor mnimo a, un valor mximo b y una moda c, de modo que la Funcin de densidad de probabilidad es cero para los extremos (a y b), y afn entre cada extremo y la moda, por lo que su grfico es un tringulo.El texto que sigue es una traduccin defectuosa o incompleta.Si quieres colaborar con Wikipedia, busca el artculo original y mejora o finaliza esta traduccin.Puedes dar aviso al autor principal del artculo pegando el siguiente cdigo en su pgina de discusin: {{subst:Aviso mal traducido|Distribucin triangular}} ~~~~

DensidadLa funcin densidad de probabilidad es

La Distribucin Triangular es habitualmente empleada como una descripcin subjetiva de una poblacin para la que slo se cuenta con una cantidad limitada de datos muestrales y, especialmente en casos en que la relacin entre variables es conocida pero los datos son escasos (posiblemente porque es alto el costo de recolectarlos). Est basada en un conocimiento del mnimo y el mximo y un "plpito inspirado"[1] como el del valor modal. Por estos motivos, la Distribucin Triangular ha sido denominada como la de "falta de precisin" o de informacin.

SIMULACIONE DE PROCESOS ALEATORIOS USANDO LENGUAJES DE PROGRAMACION