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Garriga, A. (2020, 16 noviembre). Método de Montecarlo en proyectos. Recusos en project management. https://www.recursosenprojectmanagement.com/metodo-de-montecarlo/

Mkt, C. (2023, 10 marzo). ¿Cómo se aplica. . . Consultoria MKT Marketing Estrategico. https://consultoriamkt.com.ar/simulacion-montecarlo/#que-es-la-simulacion-montecarlo

¿Qué es la simulación Montecarlo? | IBM. (s. f.). https://www.ibm.com/es-es/topics/monte-carlo-simulation

Universidad Uk. (2021, 29 enero). Método Montecarlo [Vídeo]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=RDhN5-KiTo0

yosnielredactor2022ASz. (2023, 5 abril). Método Montecarlo | ¡La predicción en la toma de decisiones empresarial! Negocios y Empresa. https://negociosyempresa.com/que-es-metodo-montecarlo/

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En este video, exploraremos un ejemplo práctico realizado en excel del método Montecarlo. 

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En este video, exploraremos un ejemplo práctico realizado en excel del método Montecarlo. 

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Simulación Montecarlo en excel. Mi segundo ejercicio

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El método Montecarlo es una herramienta poderosa y versátil para abordar problemas numéricos en los que la complejidad o la falta de soluciones analíticas hacen que enfoques más tradicionales sean difíciles de aplicar.

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El método Montecarlo es una herramienta poderosa y versátil para abordar problemas numéricos en los que la complejidad o la falta de soluciones analíticas hacen que enfoques más tradicionales sean difíciles de aplicar.

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1. Convergencia: En algunos casos, la precisión de las estimaciones puede mejorar aumentando la cantidad de números aleatorios generados, lo que lleva a convergencias lentas y a mayores requisitos computacionales.

2. Costo computacional: La simulación de grandes cantidades de eventos aleatorios puede requerir una capacidad de procesamiento significativa, lo que puede ser un desafío en términos de tiempo y recursos computacionales.

3. Calidad de los números aleatorios: La calidad de los resultados depende en gran medida de la calidad de los números aleatorios generados. La generación de secuencias pseudoaleatorias de baja calidad puede afectar la precisión de las estimaciones.

4. No garantiza soluciones exactas: Aunque es poderoso, el método Montecarlo proporciona estimaciones y no soluciones exactas. La precisión está vinculada a la cantidad de simulaciones realizadas.

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1. Flexibilidad: Puede aplicarse a problemas de diversas áreas, como física, finanzas, ingeniería, y más. Su versatilidad lo convierte en una herramienta valiosa en distintos campos.

2. Modelado de incertidumbre: Ideal para abordar problemas con elementos de incertidumbre, ya que permite incorporar variables aleatorias y evaluar diferentes escenarios.

3. Aplicación en integración numérica: En problemas donde la integración analítica es compleja o imposible, el método Montecarlo ofrece una alternativa eficaz para aproximar áreas bajo curvas o volúmenes.

4. Optimización y toma de decisiones: Se utiliza en problemas de optimización y toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre, proporcionando soluciones robustas.

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El Método Montecarlo se basa en la simulación de procesos utilizando números aleatorios. Se aplica en situaciones donde el cálculo analítico es difícil o impracticable. La esencia radica en generar una gran cantidad de números aleatorios y utilizarlos para estimar soluciones numéricas.

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El Método Montecarlo se basa en la simulación de procesos utilizando números aleatorios. Se aplica en situaciones donde el cálculo analítico es difícil o impracticable. La esencia radica en generar una gran cantidad de números aleatorios y utilizarlos para estimar soluciones numéricas.

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5. Sensibilidad a la Elección de Distribuciones de Probabilidad: Los resultados pueden ser sensibles a la elección de las distribuciones de probabilidad y conducir a estimaciones inexactas.

6. No es Adecuado para Todos los Tipos de Problemas: No es la mejor opción para problemas con soluciones analíticas sencillas o donde otras técnicas numéricas pueden ser más eficientes.

7. Complejidad en Modelos Dinámicos: Puede ser complejo aplicar el método Montecarlo a modelos dinámicos y sistemas que evolucionan en el tiempo.

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Existen algunas circunstancias en las que se tiene que entender la distribución de datos para poder generar muestras aleatorias que sean representativas y precisas.

El método Montecarlo puede ser computacionalmente intensivo, en particular cuando se generan muchas muestras de datos, por lo que se utilizan métodos de simulación más eficientes a menudo para conjuntos de datos grandes.