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Un Recorrido de Estudio e Investigación para el aprendizaje del concepto devariable aleatoria discreta mediante métodos de Monte Carlo

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Un Recorrido de Estudio e Investigación para el aprendizaje del concepto devariable aleatoria discreta mediante métodos de Monte Carlo

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dc.contributor.author Estruch Fuster, Vicente Domingo es_ES
dc.contributor.author Boigues Planes, Francisco José es_ES
dc.contributor.author Vidal Meló, Anna es_ES
dc.date.accessioned 2017-10-26T07:09:57Z
dc.date.available 2017-10-26T07:09:57Z
dc.date.issued 2017-08-01
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/90052
dc.description.abstract [EN] The concept of random variable is a mathematical construct that presents some theoretical complexity. However,learning this concept can be facilitated if it is presented as the end of a sequential process of modeling of a realevent. More speci cally, to learn the concept of discrete random variable, the Monte Carlo simulation can providean extremely useful tool because in the process of modeling / simulation one can approach the theoretical conceptof random variable, while the random variable is observed \in action". This paper presents a Research and StudyCourse (RSC) based on series of activities related to random variables such as training and introduction of si-mulation elements, then the construction of the model is presented, which is the substantial part of the activity,generating a random variable and its probability function. Starting from a simple situation related to reproductionand survival of the litter of a rodent, with random components, step by step, the model that represents the realraised situation is built obtaining an \original" random variable. In the intermediate stages of the construction ofthe model have a fundamental role the uniform discrete and binomial distributions. The trajectory of these stagesallows reinforcing the concept of random variable while exploring the possibilities o ered by Monte Carlo methodsto simulate real cases and the simplicity of implementing these methods by means of the Matlabcprogramminglanguage. es_ES
dc.description.abstract [ES] El concepto de variable aleatoria es un constructo matemático que presenta cierta complejidad teórica. No obstante, el aprendizaje de dicho concepto puede facilitarse si se plantea como el final de un proceso secuencial de modelización de un suceso real. Más concretamente, para aprender el concepto de variable aleatoria discreta, la simulación de Monte Carlo puede ofrecer una herramienta sumamente útil puesto que en el proceso de modelización/simulación podremos abordar el concepto teórico de variable aleatoria, al tiempo que se observa a la variable aleatoria “en acción”. Este trabajo expone un Recorrido de Estudio e Investigación (REI) basado en una serie de actividades relacionadas con variables aleatorias como entrenamiento e introducción de elementos de simulación, presentándose después la construcción de un modelo, que es la parte substancial de la actividad, generando una variable aleatoria y su función de probabilidad. Partiendo de una situación sencilla, relacionada con la reproducción y supervivencia de la camada de un roedor, con componentes aleatorios, se construye, paso a paso, el modelo que representa la situación planteada mediante una variable aleatoria "original". En las etapas intermedias de la construcción del modelo tienen un papel fundamental las distribuciones uniforme discreta y binomial. El recorrido de tales etapas permite reforzar el concepto de variable aleatoria al tiempo que se exploran las posibilidades que ofrecen los métodos de Monte Carlo para simular casos reales y se comprueba la sencillez que supone implementar dichos métodos mediante el lenguaje de programación de Matlab©. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València
dc.relation.ispartof Modelling in Science Education and Learning
dc.rights Reconocimiento - No comercial (by-nc) es_ES
dc.subject Variable aleatoria discreta es_ES
dc.subject Modelización es_ES
dc.subject Simulación es_ES
dc.subject Métodos de Monte Carlo es_ES
dc.subject Microsoft Excel es_ES
dc.subject Matlab es_ES
dc.subject Discrete random variable es_ES
dc.subject Modeling es_ES
dc.subject Simulation es_ES
dc.subject Monte Carlo methods es_ES
dc.title Un Recorrido de Estudio e Investigación para el aprendizaje del concepto devariable aleatoria discreta mediante métodos de Monte Carlo es_ES
dc.title.alternative A Research and Study Course for learning the concept of discrete randomvariable using Monte Carlo methods es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.date.updated 2017-10-26T06:43:46Z
dc.identifier.doi 10.4995/msel.2017.6561
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integrada de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integrada de Zones Costaneres es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Matemática Aplicada - Departament de Matemàtica Aplicada es_ES
dc.description.bibliographicCitation Estruch Fuster, VD.; Boigues Planes, FJ.; Vidal Meló, A. (2017). Un Recorrido de Estudio e Investigación para el aprendizaje del concepto devariable aleatoria discreta mediante métodos de Monte Carlo. Modelling in Science Education and Learning. 10(2):67-84. https://doi.org/10.4995/msel.2017.6561 es_ES
dc.description.accrualMethod SWORD es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.4995/msel.2017.6561 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 67 es_ES
dc.description.upvformatpfin 84 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 10
dc.description.issue 2
dc.identifier.eissn 1988-3145
dc.description.references Blanco Blanco, A. (2008). Una revisión crítica de la investigación sobre las actitudes de los estudiantes universitarios hacia la estadística. Revista Complutense de Educación, 19(2), 311–330. es_ES
dc.description.references Brase C.H., Brase C.P. (2016). Understanding Basic Statistics. Metric Version. Seventh Edition CENGAGE Learning. es_ES
dc.description.references Kay, S. M. (2006). Intuitive Probability and Random Processes Using MATLAB®. doi:10.1007/b104645 es_ES


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