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Prueba por arriba y por abajo del promedio:

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Prueba por arriba y por abajo del promedio:

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Esta prueba requiere de la determinación de la longitud de las diversas
corridas. Se debe generar la muestra de tamaño N de los números aleatorios (Rnd), con ese se debe obtener una nueva sucesión binaria con base unas condiciones como es: Si Rnd, es menor o igual a 0.5, asignar a Rndi el valor de 0.
Si Rnd, es mayor 0.5, asignar a Rndi el valor de 1. Con eso se determina la frecuencia espera con cada longitud de corrida con la formula, despues se determina la frecuencia observada y de ultimo aplicar la prueba de frecuencias a las longitudes de corrida i.

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Pruebas de independencia o aleatoriedad:

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Pruebas de independencia o aleatoriedad:

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La prueba consiste en dividir el intervalo (0,1) en n subintervalos. Luego; se compara la frecuencia esperada con la frecuencia. Si estas frecuencias son bastante parecidas, entonces provienen de una
distribución uniforme. El estadístico utilizado es χ2 (chi-cuadrada) observada en los números pseudoaleatorios.

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Al igual que el generador congruencia mixto, el próximo número pseudoaleatorio se determina a partir del último número generado. Pero ahora no de forma sumada si no de forma multiplicada.

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Los generadores congruenciales lineales generan una secuencia de números pseudoaleatorios en el cual el próximo número pseudoaleatorio es determinado a partir del último número generado, es decir el número pseudoaleatorio Xn+1 es derivado del número pseudoaleatorio Xn.

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Este método lo desarrolló Von Newman y Metrópolis. Consiste en generar aleatoriamente un número de cuatro dígitos, denominado la semilla, elevarlo al cuadrado y establecer
una forma de tomar cuatro dígitos centrales del resultado, ya sea quitando dos dígitos o un dígito de ambos extremos.

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- Uniformemente distribuidos.
- Estadísticamente independientes.
- Reproducibles.
- Periodo largo de repetición.
- Generados a través de un método rápido.
- Generados con un método que requiere mucha capacidad.

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Se define como números pseudoaleatorios porque a pesar de que estos puedan pasar las pruebas de aleatoriedad, estos son de hecho determinísticos, porque si utilizamos en el generador los mismos valores de entrada, se obtienen la misma secuencia de números generados.

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La simulación trabaja con modelos estocásticos este es capaz de generar variables aleatorias que representan la distribución de probabilidad de las variables del modelo, ya sea con el uso de tablas empíricas o a partir de distribuciones teóricas de probabilidad con los parámetros deseados.