En todo modelo de simulación estocástico existen una o varias variables aleatorias interactuando. Generalmente, estas variables siguen distribuciones de probabilidad teóricas o empíricas diferentes a la distribucion uniforme. Por consiguiente, para simular este tipo de variables, es necesario contar con un generador de numeros aleatorios y una función que a través de un método específico transforme estos números uniformes en valores de la distribucion de probabilidad deseada.
Existen varios procedimientos para lograr este objetivo. Lo normal es que existan varias opciones para generar una misma variable aleatoria. La elección del método adecuado se puede basar en una serie de factores como:
Entre los métodos más comunes y más difundidos se pueden mencionar los siguientes:
- Exactitud: se prefiere un método exacto frente a métodos aproximados
- Velocidad: se refiere al tiempo de generación de la vaviable. Se prefieren aquellos métodos que requieren poco tiempo para denerar los valores deseados.
- Espacio: es la necesitad de memoria CPU del método utilizado. En general un buen método no consume mucha memoria.
- Simplicidad: se refiere a la sencillez del método para generar los valores aleatorios con la distribución de probabilidad deseada.
Entre los métodos más comunes y más difundidos se pueden mencionar los siguientes:
1) El método de la transformada inversa o de inversión;
2) El método rechazo,
3) El método de composición,
4) El método de convolución y
5) Los procedimientos especiales.
