Este proyecto en Python, realizado en Google Colab, genera números aleatorios que siguen diversas distribuciones probabilísticas (uniforme continua o discreta, binomial, exponencial y normal). Incluye visualizaciones y análisis de muestras para ilustrar su comportamiento.
Fue diseñado como herramienta didáctica para aprender sobre generación de muestras, simulación y visualización, aplicando bibliotecas como numpy, scipy.stats y matplotlib.pyplot.
- Importación de bibliotecas esenciales (
numpy,matplotlib,scipy) - Generación de muestras utilizando:
- Generador congruencial lineal
- Teorema fundamental de la simulación
- Método de inversión
- Teorema de cambio de variable
- Gráficas y visualizaciones: histogramas para comparar comportamiento teórico vs empírico
- Ejemplos interactivos con diferentes parámetros para observar cambios en la forma de las distribuciones
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Abre el notebook en Colab:
👉 Random Distribution Simulator -
Ejecuta las celdas paso a paso
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Ajusta los parámetros (
n,p,λ,size, etc.) y observa el efecto en las gráficas -
Agrega tus propias distribuciones si lo deseas
Valeria Cano Soto
Facultad de Ciencias – UNAM
Proyecto académico en Python / Google Colab
Curso de Probabilidad I – Prof: Fís. Jorge Iván Reyes Hernández
Junio de 2025
Uso educativo y demostrativo. Se permite su modificación y reutilización con fines no comerciales.