Modelos estocásticos

Un modelo estocástico es una representación de un sistema en la que se incorpora la incertidumbre que se tiene sobre el valor exacto de cada parámetro y elemento del sistema.

Surgen como alternativa a los modelos deterministas, que asignan valores fijos a las ocurrencias y parámetros que caracterizan el sistema.

De hecho, tienen dos finalidades:

• Representar sistemas cuyo comportamiento no es totalmente predecible
• Simplificar la representación de sistemas deterministas cuando
  • hay demasiadas relaciones causa-efecto;
  • y la simplificación de esas relaciones no impide obtener salidas que representen las variables de interés del sistema.

Los modelos de simulación de eventos discretos son modelos estocásticos, ya que permiten incorporar la incertidumbre al modelo a través de la caracterización de los parámetros y atributos mediante distribuciones de probabilidad.

Para parametrizar un modelo estocástico se emplean métodos de inferencia estadística, que permiten inferir, inducir o estimar características o propiedades del fenómeno bajo estudio a partir de un conjunto de datos experimentales.