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Son unos números generados por medio de una función (determinista, no aleatoria) y que aparentan ser aleatorios. Estos números pseudoaleatorios se generan a partir de un valor inicial aplicando iterativamente la función. La sucesión de números pseudoaleatorios es sometida a diversos tests para medir hasta qué punto se asemeja a una sucesión aleatoria .

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Son unos números generados por medio de una función (determinista, no aleatoria) y que aparentan ser aleatorios. Estos números pseudoaleatorios se generan a partir de un valor inicial aplicando iterativamente la función. La sucesión de números pseudoaleatorios es sometida a diversos tests para medir hasta qué punto se asemeja a una sucesión aleatoria .

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Los números aleatorios son la base esencial de la simulación. Usualmente, toda la aleatoriedad involucrada en el modelo se obtiene a partir de un generador de números aleatorios que produce una sucesión de valores que supuestamente son realizaciones de una secuencia de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas. Posteriormente estos números aleatorios se transforman convenientemente para simular las diferentes distribuciones de probabilidad que se requieran en el modelo. 

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Los números aleatorios son la base esencial de la simulación. Usualmente, toda la aleatoriedad involucrada en el modelo se obtiene a partir de un generador de números aleatorios que produce una sucesión de valores que supuestamente son realizaciones de una secuencia de variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas. Posteriormente estos números aleatorios se transforman convenientemente para simular las diferentes distribuciones de probabilidad que se requieran en el modelo. 

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Cuándo se genera el número de forma mecánica. Es decir, lanzando, por ejemplo, un dado, o haciendo girar una ruleta.

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Cuando se usa un programa desde un ordenador. Por ejemplo, el programa Excel tiene la función aleatorio.entre(a;b), que nos arroja un número al azar que se encuentre entre a y b, incluyendo a y b; es decir, se trata de un intervalo cerrado. De igual modo, la función aleatorio() devuelve un número aleatorio entre 0 y 1.

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Método de los cuadrados medios - Midsquare Method Este método se debe fue propuesto en los años 40 por los mateméticos John von Neumann y Nicholas Metropolis. El método comienza tomando un número al azar.

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Los principales generadores de números pseudoaleatorios utilizados hoy en día son los llamados generadores congruenciales lineales, introducidos por Lehmer en 1951.

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Los principales generadores de números pseudo-aleatorios utilizados hoy en día son los llamados generadores congruenciales lineales, introducidos por Lehmer en 1951. Un método congruencial comienza con un valor inicial (semilla) x0, y los sucesivos valores xn, n ≥ 1 se obtienen recursivamente con la fórmula que está en la parte superior:

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comienza con un número inicial (semilla). Este número es elevado al cuadrado. Se escogen los dígitos del medio de este nuevo número (según los dígitos que se deseen) y se colocan después del punto decimal. Este número conforma el primer número random.

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Es cualquier prueba en la que el estadístico utilizado sigue una distribución χ² si la hipótesis nula es cierta. Algunos ejemplos de pruebas χ² son:

La prueba χ² de Pearson, la cual tiene numerosas aplicaciones:

La prueba χ² de frecuencias

La prueba χ² de independencia

La prueba χ² de bondad de ajuste

La prueba χ² de Pearson con corrección por continuidad o corrección de Yates

La prueba de Bartlett de homogeneidad de varianzas