Generando una distribución Normal

————————————-

La primera vez que me enseñaron la gráfica de la campana de Gauss , no entendí la gran importancia o aplicación que ésta tenía. Sin embargo, aquel día del concierto de Gianmarco por los damnificados del Sur, comprendí por que le decían Distribución “Normal”, me percate que conforme las personas iban llegando al estadio se iban colocando de una manera peculiar (supongan que el escenario está hacia la línea base) , la mayoría de las personas se querían colocar al medio, pero como ya había gente ahí, entonces tenían que ubicarse logicamente detrás o sino, algunas cuantas decidían irse a los costados y estar más cerca del escenario , de esta manera con el transcurrir de las horas, se notaba más aún las curvas de esta distribución.

Gracias a mi curso de Simulación, he podido generar una variable aleatoria con dicha distribución y mostrarles esta pequeña demostración. La curva mostrada tiene una media de 0 y una desviación estándar de 30, la ecuación que utilicé para generar la variable aleatoria, la cual no pienso demostrar, fue la siguiente (la copiaré tal cual de mi código fuente):

media+desv*((sum-h/2)/Math.sqrt(h/12))

donde,

media: la media de la distribución

desv: desviación estándar

h= una constante que preferentemente debe ser mayor a 20 para que represente mejor a la distribución Normal (en el ejemplo es 20)
sum = suma de 1 hasta h de valores aleatorios (0-1)

Simulación

Cuando llevamos el curso de Investigación de Operaciones, teníamos problemas que bajo ciertas condiciones de operación nos pedían maximizar o minimizar ciertas funciones según nuestro objetivo, para luego obtener una solución óptima y de esa manera poder tomar decisiones y actuar de la mejor manera(acción sugerida). Sabemos que es muy díficil aplicar este modelo de solución de problemas a los de la vida real, ya que son modelos matemáticos y muchas veces no pueden representar las variables cualitativas de la realidad.

La Simulación es un campo bastante interesante puesto que nos permite acercarnos más a la realidad y además porque trabaja de una manera distinta que la Investigación de Operaciones. En un modelo de Simulación, las entradas son las condiciones de operación y la acción sugerida, ésta nos arroja a través del modelo un comportamiento del sistema que será comparado con el objetivo, así, podremos retroalimentar al modelo y proponer otra acción sugerida, asi sucesivamente, hasta llegar lo más cerca al objetivo.Veámoslo con un gráfico.