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dc.creator.IDDANTAS, J. F. L.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1372242865936150pt_BR
dc.contributor.advisor1SOUSA, Jorge Alves de.-
dc.contributor.advisor1IDSOUSA, J. A.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0226886239142027pt_BR
dc.contributor.referee1SILVA JÚNIOR, Aluizio Freire da.-
dc.contributor.referee2MELO, Márcio Camargo de.-
dc.description.resumoNeste trabalho, apresentamos um método bastante conhecido na estatística que é simulação por Método de Monte Carlo. Utilizamos inicialmente uma explanação sobre integrais e coordenadas polares, ferramenta útil na determinação da integral de uma função conhecida, sendo de suma importância nas diversas áreas da aplicação. Em seguida, estudamos variáveis aleatórias contínuas com quaisquer distribuições de probabilidade, as quais são simuladas a partir de números uniformemente distribuídos em um determinado intervalo através de certas transformações. O Método de Monte Carlo é um mecanismo que gera dados a partir de um simulador de números aleatórios e das distribuições de frequências de interesse, as quais caracterizam os processos estocásticos considerados pelo modelo de simulação. Baseado nessas características do método, resolvemos integrais aproximativas através de simulação de Monte Carlo usando linguagem R. Resolvemos analiticamente integrais de graus de complexidades diferentes, obtendo o seu resultado exato de modo analítico e numérico. Em seguida, comparamos com o resultado via simulação de Monte Carlo com o resultado exato, obtendo assim resultados semelhantes a medida que o número de valores simulados foi aumentado.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Educação e Saúde - CESpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMatemáticapt_BR
dc.titleIntegração por aproximação: simulação via Monte Carlo.pt_BR
dc.date.issued2016-05-
dc.description.abstractIn this work, we showed one statistical method that is the simulation by the Monte Carlo Method. Initially, we used an explanation about integrals and polar coordinates, useful tool in the determination of integral of a function known, which is important in various areas of applications. Then, we studied continuous random variables with any probability distributions, which are simulated from numbers uniformly distributed within a certain range by certain transformations. The Monte Carlo method is a mechanism that generates data from a simulator of random numbers and distributions of frequencies of interest which features the stochastic processes considered by the simulation model. We based on these features of the method, we solved approximates integrals through Monte Carlo simulation, using the language R. We solved analytically integrals of different degrees of complexity, obtaining your absolute result of analytical and numerical mode.Then, we compared with the result via Monte Carlo simulation with the absolute results, obtaining similar results according with the incresead number of simulated values.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8094-
dc.date.accessioned2019-10-15T12:46:51Z-
dc.date.available2019-10-15-
dc.date.available2019-10-15T12:46:51Z-
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.subjectIntegração numéricapt_BR
dc.subjectVariável aleatóriapt_BR
dc.subjectSimulação em Rpt_BR
dc.subjectSimulação estocásticapt_BR
dc.subjectMétodos aproximativospt_BR
dc.subjectNumerical integrationpt_BR
dc.subjectRandom variablespt_BR
dc.subjectMonte Carlo Methodpt_BR
dc.subjectStochastic simulationpt_BR
dc.subjectApproximation methodspt_BR
dc.subjectIntegracion numerica-
dc.subjectVariable aleatoria-
dc.subjectSimulación en R-
dc.subjectSimulación estocástica-
dc.subjectMétodos aproximados-
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorDANTAS, Janaina Fabiana de Lima.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeApproximation integration: simulation via Monte Carlo.pt_BR
dc.title.alternativeIntegración por aproximación: simulación vía Monte Carlo.-
dc.identifier.citationDANTAS, Janaina Fabiana de Lima. Integração por aproximação: simulação via Monte Carlo. 2016. 74 fl. (Trabalho de Conclusão de Curso – Monografia), Curso de Licenciatura em Matemática, Centro de Educação e Saúde, Universidade Federal de Campina Grande, Cuité – Paraíba – Brasil, 2016.pt_BR
dc.description.resumenEn este trabajo presentamos un método muy conocido en estadística, que es la simulación por el Método Monte Carlo. Inicialmente utilizamos una explicación de integrales y coordenadas polares, una herramienta útil en la determinación de la integral de una función conocida, siendo de suma importancia en las diversas áreas de aplicación. A continuación, estudiamos variables aleatorias continuas con cualquier distribución de probabilidad, que se simulan a partir de números distribuidos uniformemente en un intervalo dado a través de ciertas transformaciones. El Método Monte Carlo es un mecanismo que genera datos a partir de un simulador de números aleatorios y las distribuciones de frecuencia de interés, que caracterizan los procesos estocásticos considerados por el modelo de simulación. En base a estas características del método, resolvemos integrales aproximadas mediante simulación de Montecarlo utilizando lenguaje R. Resolvemos analíticamente integrales de diferentes grados de complejidad, obteniendo su resultado exacto analítica y numéricamente. Luego, comparamos el resultado vía simulación Monte Carlo con el resultado exacto, obteniendo así resultados similares a medida que se incrementaba el número de valores simulados.-
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