Es aquella variable que puede tener asignado un valor (no previsible) de un determinado conjunto finito (variable aleatoria discreta) o infinito (variable aleatoria continua) de posibles valores. Es una función que asigna un número a cada posible resultado de un experimento (espacio de muestreo). Aunque la secuencia exacta de valores que serán asignados a una variable aleatoria no puede ser prevista, sí que es posible conocer el rango de valores en los que puede variar, así como la probabilidad de tener asignado un cierto valor.
Un proceso estocástico evoluciona en el tiempo y/o espacio e involucra a una variable aleatoria, de tal modo que el comportamiento del proceso no puede preverse con exactitud. Estos procesos se utilizan para representar aquellas actividades cuyos efectos varían aleatoriamente en distintas salidas y los resultados generados sirven para obtener estimaciones de las variables que caracterizan el comportamiento real del sistema.
En simulación, los valores que puede tomar una variable aleatoria, como la duración de una actividad, o quizá el tiempo entre arribos de las entidades al sistema, son representados por una Distribución de Probabilidad. Para generar un valor individual de la variable aleatoria, un número aleatorio (creado mediante un generador de números aleatorios) es colocado en una rutina o ecuación de transformación, convirtiendo el número aleatorio en un valor que conforma una distribución de probabilidad y que re presenta a la variable aleatoria.
El comportamiento aleatorio en un sistema es expresado en un modelo de simulación, ya sea utilizando expresiones de probabilidad (véase el ejemplo anterior) o por la especificación de distribuciones de probabilidad. Esto depende de si se trata de un hecho particular de decisión mediante la comparación con un número aleatorio generado, o si se trata de la probabilidad de un valor asociado a una variable aleatoria, como la duración de una actividad, o quizá la cantidad de productos que compra un cliente, etcétera.
Las expresiones de probabilidad definen la variabilidad de posibles resultados; las distribuciones de probabilidad definen la variabilidad de una situación dada, expresada por un universo de posibles valores pertenecientes a la variable aleatoria.
Referencias
Torres, P., (2013). Simulación de Sistemas con el Software Arena, Lima, Perú: Universidad de Lima Fondo Editorial.
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