Integração por aproximação: simulação via Monte Carlo.

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dc.creator.ID	DANTAS, J. F. L.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/1372242865936150	pt_BR
dc.contributor.advisor1	SOUSA, Jorge Alves de.
dc.contributor.advisor1ID	SOUSA, J. A.	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0226886239142027	pt_BR
dc.contributor.referee1	SILVA JÚNIOR, Aluizio Freire da.
dc.contributor.referee2	MELO, Márcio Camargo de.
dc.description.resumo	Neste 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.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Educação e Saúde - CES	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Matemática	pt_BR
dc.title	Integração por aproximação: simulação via Monte Carlo.	pt_BR
dc.date.issued	2016-05
dc.description.abstract	In 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.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/8094
dc.date.accessioned	2019-10-15T12:46:51Z
dc.date.available	2019-10-15
dc.date.available	2019-10-15T12:46:51Z
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.subject	Integração numérica	pt_BR
dc.subject	Variável aleatória	pt_BR
dc.subject	Simulação em R	pt_BR
dc.subject	Simulação estocástica	pt_BR
dc.subject	Métodos aproximativos	pt_BR
dc.subject	Numerical integration	pt_BR
dc.subject	Random variables	pt_BR
dc.subject	Monte Carlo Method	pt_BR
dc.subject	Stochastic simulation	pt_BR
dc.subject	Approximation methods	pt_BR
dc.subject	Integracion numerica
dc.subject	Variable aleatoria
dc.subject	Simulación en R
dc.subject	Simulación estocástica
dc.subject	Métodos aproximados
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	DANTAS, Janaina Fabiana de Lima.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Approximation integration: simulation via Monte Carlo.	pt_BR
dc.title.alternative	Integración por aproximación: simulación vía Monte Carlo.
dc.identifier.citation	DANTAS, 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.resumen	En 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.