Descripción
Simulación con ejercicios en R
Resumen del libro
Este manual ofrece una introducción práctica y rigurosa a la Simulación Estocástica, una disciplina clave para modelar sistemas con incertidumbre mediante la Teoría de la Probabilidad. Escrito por docentes de la Facultad de Matemáticas de la UCM, el texto combina fundamentos teóricos con ejercicios resueltos en el lenguaje estadístico R. El lector aprenderá a representar y analizar sistemas complejos con componentes aleatorios, adquiriendo habilidades esenciales para la investigación y la aplicación profesional en campos como las matemáticas aplicadas, la estadística o la ingeniería.
¿De qué trata?
El libro aborda la simulación de sistemas cuya dinámica depende de elementos aleatorios interconectados. A través de una metodología didáctica, se explican los principios de la Simulación Estocástica, desde la generación de números aleatorios hasta la implementación de modelos complejos. Cada concepto se acompaña de ejemplos prácticos y ejercicios diseñados para ser ejecutados en R, lo que permite al lector consolidar la teoría mediante la experimentación directa. El enfoque está orientado a resolver problemas reales donde la incertidumbre es un factor determinante, proporcionando herramientas para la toma de decisiones basadas en datos.
Temas principales
- Fundamentos de la Simulación Estocástica y su relación con la Teoría de la Probabilidad.
- Generación de números aleatorios y variables aleatorias en R.
- Métodos de simulación de sistemas con componentes aleatorios interconectados.
- Aplicaciones prácticas mediante ejercicios resueltos y casos de estudio.
- Implementación y análisis de modelos estocásticos con el lenguaje de programación R.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a estudiantes universitarios de Matemáticas, Estadística, Ingeniería o disciplinas afines que cursen asignaturas de simulación o probabilidad aplicada. También resulta útil para profesionales e investigadores que necesiten incorporar técnicas de simulación estocástica en su trabajo, especialmente aquellos con interés en el manejo de R como herramienta de análisis. Se requiere un conocimiento básico de probabilidad y estadística para aprovechar al máximo su contenido.
Qué aporta este libro
- Proporciona una base sólida en Simulación Estocástica, combinando teoría y práctica de forma equilibrada.
- Ofrece ejercicios resueltos en R que facilitan el aprendizaje autónomo y la aplicación inmediata de los conceptos.
- Ayuda a desarrollar habilidades para modelar y analizar sistemas con incertidumbre, una competencia clave en entornos científicos y técnicos.
- Presenta un enfoque didáctico validado por la experiencia docente de los autores en la Universidad Complutense de Madrid.
Ficha técnica
- Autor: Main Yaque, Paloma; Navarro Veguillas, Hilario; Morales Fernández, Alejandro
- Editorial: UNED
- Idioma: Español
- Tema: MATEMATICAS, MATEMATICAS APLICADAS
- Colección: COEDICION
- Encuadernación: Bolsillo
- Fecha de edición: febrero de 2019
- Número de páginas: 254
- Peso: 456 g
Valoración editorial
Este manual destaca por su equilibrio entre rigor matemático y aplicabilidad práctica, un aspecto fundamental para una materia como la Simulación Estocástica. La inclusión de ejercicios en R lo convierte en un recurso especialmente valioso para estudiantes que buscan trasladar la teoría a la práctica con una herramienta ampliamente utilizada en el ámbito académico y profesional. La experiencia docente de los autores se refleja en una estructura clara y progresiva, ideal para el autoaprendizaje. Es una obra recomendable para quienes deseen dominar los fundamentos de la simulación y aplicarlos a problemas reales con incertidumbre.