Innovación social mediante la estimación de la población con síndrome de Down de la Cuidad de México

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El método de Monte Carlo es un procedimiento general para seleccionar muestras aleatorias de una población de la que se conoce su distribución de probabilidad. La muestra se obtiene generando previamente una muestra de números aleatorios.

En la práctica se trabaja con números aleatorios en el intervalo (0,1). Mediante este tipo de números se puede generar una muestra siguiendo el siguiente resultado teórico.

Teorema. Si U ~ U (0,1) es una variable aleatoria uniforme en el intervalo (0,1) y FX (x) es la función de distribución de una variable aleatoria X, entonces FX-1(U) tiene la misma ley de probabilidad que X.[7]

Para obtener las muestras artificiales los pasos son a seguir son:

- Elegir la muestra de la uniforme (0,1): u1, u2,…,un.

- Obtener la inversa de la función de distribución que se quiere simular FX-1.

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