Introducción

En las unidades 3.1, 3.2 y 3.3 se estudiaron los principales conceptos para caracterizar variables aleatorias discretas y continuas. En el caso univariado se abordaron la función de probabilidad o densidad \(f(x)\), la función de distribución acumulada \(F(x)\), el valor esperado \(E[X]\) y la varianza \(V[X]\). Para variables aleatorias conjuntas se estudiaron \(f(x,y)\), \(F(x,y)\), \(E[XY]\), la covarianza \(Cov(X,Y)\) y el coeficiente de correlación \(\rho\).

También se presentaron los principales modelos de probabilidad, tanto discretos como continuos, y sus aplicaciones en situaciones reales.

En esta unidad se aplicarán los modelos estudiados mediante experimentos de Monte Carlo. A partir de la generación de valores aleatorios y la repetición de experimentos, se estimarán probabilidades y medidas de interés para analizar situaciones de incertidumbre y apoyar la toma de decisiones.

Objetivos de la unidad

Al finalizar la unidad, los estudiantes estarán en capacidad de:

Explicar el propósito de los experimentos de Monte Carlo y su utilidad para analizar fenómenos aleatorios.
Generar observaciones simuladas a partir de modelos de probabilidad discretos y continuos previamente estudiados.
Estimar probabilidades, valores esperados y medidas de variabilidad mediante simulaciones repetidas.
Interpretar los resultados de la simulación y utilizarlos como apoyo para la toma de decisiones en problemas contextualizados.

Duración

La presente unidad se desarrollará del 14 al 27 de octubre de 2026.

Además del material suministrado, los estudiantes contarán con el acompañamiento del profesor durante las sesiones previstas en el calendario del curso.

Para alcanzar los objetivos planteados, se propone desarrollar la actividad indicada a continuación.

Cronograma de trabajo

Actividad 411	Cada estudiante deberá desarrollar el taller 411, que reúne problemas en los cuales se emplea la simulación de variables aleatorias para estimar resultados y apoyar la toma de decisiones.
	Trabajo parejas
Fecha	20 de octubre de 2026
Hora	23:59

Criterios de evaluación

Identifica y selecciona modelos de probabilidad adecuados para los contextos y problemas propuestos.
Emplea procedimientos estadísticos apropiados para estimar probabilidades y otras medidas mediante experimentos de Monte Carlo.
Utiliza correctamente herramientas computacionales para generar variables aleatorias, repetir experimentos y presentar resultados de simulación.
Interpreta los resultados obtenidos y formula conclusiones coherentes con el problema planteado.

Entregables

Actividad	Descripción
Actividad 411	Enlace a la publicación en RPubs del desarrollo individual del taller 411, con procedimientos, resultados e interpretación.Cada estudiante deberá subir a la plataforma Bs enlace con la solución del taller publicados en RPubls