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Programa

CURSO     : SIMULACION ESTOCASTICA
TRADUCCION: STOCHASTIC SIMULATION
SIGLA     : EYP2115
CRÉDITOS  : 15
MÓDULOS   : 03
CARÁCTER  : MINIMO
DISCIPLINA: ESTADISTICA


I.DESCRIPCION

Este curso presenta una variedad de tecnicas relativas a simulacion estocastica, con especial enfasis en las aplicaciones a metodos estadisticos.


II.OBJETIVOS

1. Estudiar y comprender diversas tecnicas de simulacion estocastica.
2. Aplicar diversas tecnicas de simulacion estocastica en variados problemas, fundamentalmente, vinculados a metodos estadisticos.


III.CONTENIDOS

1. Numeros Aleatorios.
1.1. Generacion de numeros seudo aleatorios.
1.2. Uso de numeros aleatorios para evaluar integrales.

2. Simulacion de Variables Aleatorias Discretas y Continuas.
2.1. Metodo de la transformacion inversa.
2.2. Distribuciones Poisson y Binomial.
2.3. El metodo polar para generar variables aleatorias normales.
2.4. Metodo de aceptacion y rechazo.
2.5. Metodo de composicion.
2.6. Simulacion de un Proceso de Poisson.

3. Tecnicas de Reduccion de la Varianza.
3.1. Uso de variables de control.
3.2. Condicionamiento. Muestreo estratificado.
3.3. Muestreo por importancia.
3.4. Uso de numeros aleatorios comunes.

4. Analisis Estadistico de Datos Simulados.
4.1. La media y varianza muestral.
4.2. El bootstrap para estimar errores cuadraticos medios.
4.3. Docimas de bondad de ajuste: Kolmogorov-Smirnov, Pearson.

5. Metodos de Simulacion Basados en Cadenas de Markov (MCMC).
5.1. Cadenas de Markov.
5.2. El algoritmo de Metropolis-Hastings.
5.3. El muestreador de Gibbs.
5.4. El metodo de recalentamiento (annealing) simulado.
5.5. Metodos de re-muestreo.
5.6. Aplicaciones.


IV.METODOLOGIA

- Clases expositivas.
- Clases de ejercicios practicos.


V.EVALUACION

- Pruebas.
- Examen.
- Proyectos.


VI.BIBLIOGRAFIA

Ripley, B. D.                           Stochastic Simulation. New York, Wiley, 1987.

Ross, S.                                Simulation. 2? Ed. San Diego, Academic Press, 1997.

Tanner, M.                              Tools for Statistical Inference: Methods for the Exploration of
                                            Posterior Distributions and Likelihood Functions. 3? Ed. New
                                            York, Springer, 1996.

Thisted, R.                             Elements of Statistical Computing. Numerical Computation. New
                                            York, Chapman and Hall, 1988.



PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / Diciembre 2012