INTRODUCCIÓN

De forma amena y rigurosa, este libro describe los principales métodos y aplicaciones de la Simulación. Tras introducir las ideas básicas sobre generación de números aleatorios, se revisan los principales métodos de generación de variables aleatorias, con énfasis especial en los métodos de cadenas de Markov, como el muestreador de Gibbs.


Contenido:

Prólogo
Conceptos básicos
Números aleatorios
Generación de variables aleatorias Generación de variables aleatorias
Simulación de sucesos discretos
Simulación y optimización
Otras aplicaciones
Análisis de resultados
Técnicas de reducción de la varianza Planificación de experimentos
Simulación de una línea de flujo de trabajo
Apéndices:
Probabilidades y estadística
Conceptos básicos
Probabilidades
Variable aleatoria
Momentos
Principales distribuciones
Convergencia
Procesos estocásticos
Series temporales
Muestreo e inferencia
Bibliografía
Ejercicios
Conclusiones.