Reseña

El presente texto contiene una introducción a diversos temas de la simulación estocástica. Está dirigido a estudiantes de licenciatura de Actuaría, Matemáticas y Matemáticas Aplicadas. Más generalmente, a estudiantes de carreras del área científica como Física, Ciencias de Datos y las distintas Ingenierías, quienes pueden tomar esta asignatura como optativa dentro del área de probabilidad y estadística en los últimos semestres de sus planes de estudio. Una simulación es una recreación o representación de un proceso o sistema que evoluciona en el tiempo. Para tener tal representación se requiere contar con un modelo que capture las características del sistema que es de nuestro interés. Cómo el modelo debe evolucionar en el tiempo de manera preferentemente no determinista, es necesario incorporar elementos aleatorios. Al estudio de la generación de estos elementos azarosos se le llama simulación estocástica. El texto contiene material suficiente para ser cubierto en un semestre y cubre temas como el concepto de número pseudoaleatorio, diversos métodos para generar valores de variables y vectores aleatorios, la integración Monte Carlo, algunos métodos basados en cadenas de Markov y el algoritmo EM para la estimación de parámetros ante la falta o censura de datos.