Horario de Examen: de 9h a 13 hs, Aula 28.

Clase de consulta para examenes: .

• Clase de consulta 1er examen 3 de julio:
• día Lunes 30 de junio de 11hs a 12hs con Oscar Bustos, Aula 28.
• día Martes 1 de julio de 18hs a 19hs con Rafael Carrascosa, of. 309.
• día Miercoles 2 de julio de 10hs a 11hs con Georgina Flesia of. 362.

• Clase de consulta 2do examen 24 de julio:
• día Lunes 21 de julio de 11hs a 12hs con Oscar Bustos, Aula 28.
• día Martes 22 de julio de 18hs a 19hs con Rafael Carrascosa, of. 309.
• día Miercoles 23 de julio de 10hs a 11hs con Georgina Flesia of. 362.

• Clase de consulta 3er examen 7 de agosto:
• día Lunes 4 de agosto de 11hs a 12hs con Oscar Bustos, Aula 28.
• día Martes 5 de agosto de 18hs a 19hs con Rafael Carrascosa, of. 309.
• día Miercoles 6 de agosto de 10hs a 11hs con Georgina Flesia of. 362.

• Teórico
• Dra. Ana Georgina Flesia
  Contacto: flesia@famaf.unc.edu.ar
  Oficina: 362
• Práctico y Laboratorio:
  • Dr. Oscar Bustos
    Contacto: bustos@famaf.unc.edu.ar
    Oficina: 309
  • Lic. Rafael Carrascosa
    Contacto: rafacarrascosa@gmail.com
    
• Programa

• Guía 1: Elementos de Probabilidad.
• Guía 2: Procesos de Poisson.
• Guía 3: Números aleatorios.
• Guía 4: Generación de variables aleatorias discretas.
• Guía 5: Generación de variables aleatorias continuas.
• Guía 6: Análisis estadístico de datos simulados.
• Guía 7: Técnicas de validación estadística.

• Trabajo Especial I.
• Filmina de presentación.

 

• Trabajo Especial II.
• Filmina de presentación.
• Ganancias semanales.
• Ganancias medias semanales.

• Tabla de la distribución Normal.
• rand2 en C
• mzran13 en C
• rand2 en Fortran
• Guía 3, ej. 3)b).
• Guía 4, ej. 7)c)

• Presentación.
• Variables aleatorias.
• Variables aleatorias continuas, TCL y Esperanza Condicional.
• Procesos de Poisson.
• Generación de números aleatorios.
• Integración por Monte Carlo.
• Generación de variables aleatorias discretas: Método de la transformada inversa.
• Generación de variables aleatorias discretas: Método de aceptación y rechazo; Método de composición; Método de la urna; y Método de tablas.
• Generación de variables aleatorias continuas: Método de la transformada inversa.
• Generación de variables aleatorias continuas: Método de rechazo. Variables Normales
• Generación de eventos en Procesos de Poisson.
• Selección de distribuciones de probabilidad.
• Análisis estadístico de datos simulados. Estimadores puntuales.
• Análisis estadístico de datos simulados. Estimadores por intervalos.
• Bootstrap.
• Técnicas de validación estadística. Bondad de ajuste.
• Test de Kolmogorov - Smirnov.
• Test de suma de rangos. Validación de hipótesis de un proceso de Poisson no homogéneo.
• Cadenas de Markov
• Gibbs sampler

• Se tomarán 3 parciales:
• Jueves 3 de Abril 2014.
• Jueves 8 de Mayo 2014.
• Martes 17 de Junio 2014.
• Se deberán presentar dos prácticos especiales, con las siguientes fechas de entrega:
• Jueves 22 de mayo 2014: Entrega del primer práctico especial.
• Jueves 12 de Junio 2014: Entrega del segundo práctico especial.
• Examen final
• Alumnos promocionados:
• La promocion de la materia requiere de la presentacion de los trabajos practicos en tiempo y forma, la aprobacion de los mismos junto a los tres parciales con promedio 7 (siete) y nota minima 6 (seis) y la asistencia al 80% de las clases practicas y teoricas.
• La nota de promocion se envia a despacho de alumnos junto con la lista de alumnos regulares y libres, el 28 de junio 2014.
• Alumnos regulares:
• Evaluacion escrita, la cual sera aprobada con nota minima cuatro.
• Alumnos libres:
• El alumno debera presentar los dos trabajos especiales 3 (tres) dias antes del examen.
• La evaluacion comenzara luego de la aprobacion de los trabajos especiales asignados.
• Evaluacion escrita, la cual sera aprobada con nota minima cuatro.

• Sheldon M. Ross, Modelos y Simulación, Prentice Hall, 2da. edición, (1999).
• Sheldon M. Ross, Simulation, Academic Press, 3rd. edition, (2002).
• Brian Ripley Stochastic Simulation, John Wiley and Sons, 1987.
• Averill M. Law, W. David Kelton Simulation Modelling and Analysis, Mc. Graw Hill, 3ra. edición, 2000
• George Marsaglia and Arif Zaman, Some portable very-long-period random number generators, Computers in Physics,(8)1, 117 (1994).
• Luc Devroye Non-Uniform Random Variate Generation
• Helmut G. Katzgraber Random Numbers in Scientific Computing: An Introduction,
• Numerical Recipes
• Aquí se indica como instalar el pliging para leer los pdf del link oficial de numerical recipes
• Algunos apuntes en ingles.
• Otros apuntes en ingles.
• Algunos apuntes en castellano
• Apuntes sobre el accidente del Challenger