# data[].attributes.body
Para la explicación del articulo, se debe primero explicar como funciona el comando aleatorio() en Excel para generar números pseudo-aleatorios. Los números "aleatorios" en Excel son tomados de una distribución uniforme entre el 0 y 1. Pero este comando posee dos características:
1. Cualquier número entre 0 y 1 tiene la misma probabilidad de ser generado.
2. El valor de un número generado no depende de los números generados con anterioridad.

# data[].attributes.headline
Grafica de la distribución de probabilidad

# data[].attributes.subject
Grafica de la distribución de probabilidad

# data[].attributes.body
Cuando se conozca la distribución de probabilidad asociada a una variable aleatoria discreta, será posible usar la columna de frecuencias relativas acumuladas para obtener los llamados intervalos de números aleatorios asociados a cada suceso.

En este caso, los intervalos obtenidos son:

• [0,00 , 0,05) para el suceso 0
• [0,05 , 0,15) para el suceso 1
• [0,15 , 0,35) para el suceso 2
• [0,35 , 0,65) para el suceso 3
• [0,65 , 0,85) para el suceso 4
• [0,85 , 1,00) para el suceso 5

Por ende, el gráfico nos muestra cada una de las probabilidades sobre el número de consultas. En él, se aprecia claramente la relación existente entre probabilidad de cada suceso y el área que éste ocupa.

# data[].attributes.headline
¿Por qué se llaman números pseudo-aleatorios?

# data[].attributes.subject
¿Por qué se llaman números pseudo-aleatorios?

# data[].attributes.attachment_link.title
El azar es imposible (al menos en los ordenadores) | El drama de LOS NÚMEROS ALEATORIOS

# data[].attributes.body
Independientemente del programa utilizado, se deben seguir los siguientes pasos:
1. Se identifican las variables dependientes que se deben predecir y las variables independientes que realizaran la predicción.
2. Se especifica la distribución de probabilidad de las variables independientes.
3. Ejecutar simulaciones de manera repetitiva.

Claro que para realizar el método se debe analizar el comportamiento del sistema ante los valores generados. Además, al realizar n repeticiones del experimento, EL ANALISIS SERA MÁS PRECISO MIENTRAS MAYOR SEA LA CANTIDAD DE EXPERIMENTOS (n).

# data[].attributes.body
Dylan Lozano - ING. sistemas - lV semestre
Carolina Sánchez - ING. sistemas - lV semestre
Juan David cortés - ING. sistemas - lV semestre
Brayan Albornoz  - ING. sistemas -  IV semestre

# data[].attributes.body
Al generar un número pseudo-aleatorio como ya se menciono anteriormente nos ayuda a obtener un numero de forma aleatoria que estará asociado a un suceso para el intervalo, en este caso número pseudo-aleatorio generado fue 0,2567, podremos suponer que ese día se han producido 2 consultas al EIS, posteriormente arrastrar en las celdas suficientes para obtener los resultados esperados.

# data[].attributes.body
Podemos usar la función "BUCARV" de Excel para asignar un suceso a cada uno de los números pseudo-aleatorios generados, dependiendo de los valores obtenidos en la tabla. Posteriormente depende de cuantos sucesos pide el usuario arrastramos dicho valor de celdas para asi obtener los resultados necesarios.

# data[].attributes.body
En Excel podemos obtener, usando formulas de Excel, valores pseudo-aleatorios de distintas distribuciones de probabilidad (como se ve en la imagen).

# data[].attributes.body
En la imagen superior se muestra un análisis histórico de 200 días sobre el número de consultas diarias realizadas a un sistema de información empresarial (EIS) residente en un servidor central.
La tabla incluye el número de consultas diarias, junto con las frecuencias absolutas, las frecuencias relativas y las frecuencias relativas acumuladas.

# data[].attributes.body
Pediremos a Excel que genere valores pseudo-aleatorios provenientes de dichas distribuciones (distribución normal). Asimismo, usaremos la función MAX para obtener el tiempo de respuesta (que será el máximo de los tiempos de respuesta de cada servidor), y la función SI para determinar qué servidor ha sido el más rápido en responder. (Ver imagen)

# data[].attributes.body
Finalmente, usando la función PROMEDIO será posible calcular la media de los valores de la tabla anteriormente realizada con dicho valor obtenido con el comando "BUSCARV"

# data[].attributes.body
Debido a la componente aleatoria intrínseca al modelo, normalmente obtendremos valores “cercanos” al valor real, siendo dichos valores diferentes unos de otros (cada simulación proporcionará sus propios resultados).

# data[].attributes.body
La simulación de Monte Carlo es una técnica estadística que se utiliza para modelar una amplia gama de situaciones y tomar decisiones basadas en el análisis de múltiples escenarios posibles. Al realizar una simulación de Monte Carlo en Excel, hay varios hechos relevantes a considerar:

# data[].attributes.body
1. Definición de variables y parámetros: Antes de comenzar, debes definir las variables relevantes y los parámetros del modelo. Esto incluye las variables de entrada (las que varían en la simulación) y los parámetros fijos del modelo.

2. Generación de números aleatorios: Monte Carlo implica la generación de números aleatorios para simular la variabilidad en las variables de entrada. Excel proporciona la funcion RANDOM para generar números aleatorios. Es importante asegurarse de que la generación de números sea verdaderamente aleatoria.

3. Iteración y replicación: En una simulación de Monte Carlo, se realizan múltiplas iteraciones o réplicas del modelo, cada una con diferentes valores de entrada generados aleatoriamente. Debes definir cuántas iteraciones deseas realizar y cómo se generarán los valores de entrada para cada iteración.

# data[].attributes.body
Finalmente, las funciones PROMEDIO, DESVEST, e INTERVALO.CONFIANZA nos servirán para obtener, respectivamente, el tiempo muestral medio (esperado) de respuesta, la desviación estándar de la muestra (observaciones que generaremos), y un intervalo de confianza, a un nivel del 95%, para el tiempo medio (este intervalo nos permitirá saber si nuestra estimación es buena o si, por el contrario, necesitaremos más iteraciones).

Una vez introducidas las fórmulas anteriores, bastará con seleccionar y “arrastrar” hacia abajo el rango de celdas G3:J3, con lo que se generarán nuevas iteraciones. En la imagen se muestra el resultado obtenido al generar 2.077 iteraciones. Observar que el tiempo medio estimado de respuesta es de 22,9 minutos, y podemos asegurar, con un nivel de confianza del 95%, que dicho tiempo medio estará entre 22,8 y 23,0 minutos.

Finalmente, se observa también que el servidor 1 ha dado la respuesta más rápido que el servidor 2 en el 67% de las iteraciones. Vemos que gracias a la gran cantidad de iteraciones el resultado esperado fue una aproximación deseada.

# data[].attributes.body
La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que emplea principios estadísticos para imitar el comportamiento aleatorio de sistemas reales no dinámicos a través de modelos matemáticos. En este trabajo, se explorará en detalle cómo se implementa esta técnica utilizando Microsoft Excel como herramienta principal.

# data[].attributes.body
5. Resumen y análisis de resultados: Una vez completadas todas las iteraciones, puedes resumir y analizar los resultados. Esto puede incluir la creación de gráficos, estadísticas resumen, intervalos de confianza, y otros análisis relevantes para comprender la variabilidad y tomar decisiones informadas.
6. Optimización y toma de decisiones: La simulación de Monte Carlo puede ayudarte a evaluar diferentes estrategias o escenarios y tomar decisiones óptimas en función de los resultados obtenidos.
7. Errores de precisión: Debes ser consciente de que Monte Carlo es una técnica de aproximación y que la precisión de los resultados depende de la cantidad de iteraciones y la calidad de las distribuciones de probabilidad utilizadas.

# data[].attributes.body
De lo anterior podemos concluir que la simulación de Monte Carlo, la cuál es una técnica cuantitativa de aproximación que se encuentra en todo ámbito de comportamiento aleatorio o probabilístico especialmente en las áreas de tecnología y economía.
Consiste en crear modelos matemáticos que lo lleve a un comportamiento global.
Cómo evidenciamos en el anterior ejercicio para mayor precisión en el ejercicio el número del estimaciones que ser cada vez mayor

# data[].attributes.attachment_link.description
Join a game of kahoot here. Kahoot! is a free game-based learning platform that makes it fun to learn - any subject, in any language, on any device, for all ages!

# data[].attributes.body
Azofeifa, C. E. (2004). Aplicación de la Simulación Monte Carlo en el cálculo del riesgo usando Excel. Tecnología en marcha, 17(1), 97-109.

# data[].attributes.body
La simulación de Monte Carlo implica como generar números pseudo-aleatorios que siguen una distribución uniforme entre 0 y 1 mediante la función ALEATORIO de Excel.

# data[].attributes.body
Supongamos que desde un ordenador cliente se realiza consultas SQL a bases de datos situadas en dos servidores distintos. Nuestro objetivo será estimar el tiempo esperado (tiempo medio) que deberemos esperar para recibir la respuesta de ambos servidores. Dada la complejidad de la consulta que queremos realizar, y basándonos en experiencias anteriores, se calcula que el tiempo necesario para que cada uno de los servidores responda a la misma sigue una distribución normal con los parámetros (media y desviación estándar, en minutos) que se indican en la tabla de la imagen: (Simulación de Monte Carlo con Excel, 2005)

Vemos que en el ejemplo, nos dicen que tipo de distribución se usa, en este caso normal estándar, además que gracias a la tabla vemos los valores iniciales.

# data[].attributes.headline
Impotancia del Método Monte Carlo en la Ingeniería 

# data[].attributes.subject
Impotancia del Método Monte Carlo en la Ingeniería 

# data[].attributes.body
Los ingenieros deben garantizar la fiabilidad y solidez de cada producto y sistema que crean antes de ponerlo a disposición del público. Utilizan métodos de Monte Carlo para simular la tasa de fallos probable de un producto en función de las variables existentes. Por ejemplo, los ingenieros mecánicos utilizan las simulaciones de Monte Carlo para calcular la durabilidad de un motor cuando funciona en diversas condiciones.

# data[].attributes.body
Date un Voltio. (7 de Julio de 2015). ¿En qué consiste el Método Montecarlo?

Derivando. (9 de marzo de 2022). El azar es imposible (al menos en los ordenadores) | El drama de LOS NÚMEROS ALEATORIOS.

Faulín, J., & Juan, A. (2005). Simulación de Monte Carlo con Excel. Buenos Aires.

IBM. (s.f.). ¿Qué es la simulación Montecarlo?