Publication: Análisis y simulación de variables aleatorias y modelos estocásticos con Python
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Abstract (Spanish)
Este documento presenta la aplicación del lenguaje de programación Python en el análisis y simulación de variables aleatorias, como en la modelación de procesos estocásticos como Cadenas de Markov y Procesos de Poisson. Se detallan herramientas computacionales, bibliotecas empleadas y ejemplos prácticos que ilustran su utilidad en contextos reales.
Abstract (English)
This document presents the application of the Python programming language in the analysis and simulation of random variables, as well as in the modeling of stochastic processes such as Markov Chains and Poisson Processes. It details computational tools, libraries used, and practical examples that illustrate their usefulness in real-world contexts.
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14 páginas
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References
Papoulis, A. (2002). Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw-Hill Europe, 4th edition
Lefebvre, M. (2006). Applied Stochastic Processes. Springer, 1st edition.
Ross, S. M. (2014). Stochastic Processes. Wiley, 2nd edition.
SciPy documentation: https://docs.scipy.org
NumPy documentation: https://numpy.org/doc
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Lozano Rodríguez, Carlos Hernán (2025). Análisis y simulación de variables aleatorias y modelos estocásticos con Python.
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Lozano Rodríguez, Carlos Hernán. "Análisis y simulación de variables aleatorias y modelos estocásticos con Python." 2025.
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Lozano Rodríguez, Carlos Hernán. 2025. "Análisis y simulación de variables aleatorias y modelos estocásticos con Python."