EJERCICIO 1
Estimación del valor de π La siguiente figura sugiere como estimar el
valor de π con una simulación. En la figura, un círcuito con un área
igual a π/4, está inscrito en un cuadrado cuya área es igual a 1. Se
elige de forma aleatoria n puntos dentro del cuadrado . La probabilidad
de que un punto esté dentro del círculo es igual a la fracción del área
del cuadrado que abarca a éste, la cual es π/4. Por tanto, se puede
estimar el valor de π/4 al contar el número de puntos dentro del
círculo, para obtener la estimación de π/4. De este último resultado se
encontrar una aproximación para el valor de π.
ANÁLISIS

Resultados de la Estimación de π con 100 datos
| 82 |
3.28 |
0.138407 |
0.044056 |

Resultados de la Estimación de π con 1000 datos
| 782 |
3.128 |
0.013593 |
0.004327 |

Resultados de la Estimación de π con 10.000 datos
| 7836 |
3.1344 |
0.007193 |
0.002289 |

Resultados de la Estimación de π con 100.000 datos
| 78511 |
3.14044 |
0.001153 |
0.000367 |

Resultados de la Estimación de π con 1’000.000 datos #
RESULTADOS
| 785072 |
3.14029 |
0.001305 |
0.000415 |
Se procede a analizar las tendencias de las muestras en una tabla,
para observar cómo, a medida que se incrementa el tamaño de las
muestras, la estimación se aproxima cada vez más a π.
| 100 |
3.4000 |
0.2584 |
| 1000 |
3.0760 |
0.0656 |
| 10000 |
3.1364 |
0.0052 |
| 100000 |
3.1448 |
0.0032 |
| 1000000 |
3.1411 |
0.0005 |
Se observa una ligera desviación en la estimación en comparación con
el tamaño de muestra anterior, está desviación varia entre las muestras,
lo cual puede ser atribuido a la fluctuación inherente en la estimación
con muestras grandes. A medida que el tamaño de la muestra aumenta, la
estimación de π tiende a acercarse más al valor verdadero de π,
reduciendo el error absoluto. Aunque la tendencia general muestra una
mejora en la estimación con el aumento del tamaño de la muestra, se
observa una ligera fluctuación en el error absoluto entre tamaños de
muestra grandes (por ejemplo, entre 10,000 y 100,000), lo cual puede
deberse a la variabilidad inherente en la simulación y no necesariamente
a un problema en el método. Por lo tanto, se procede a revisar los datos
para identificar el número de muestras requerido para minimizar el error
absoluto a su mínima expresión.

Puntos donde la Estimación de π Coincide con el Valor
Real
| 540000 |
3.141519 |
0.000074 |
| 580000 |
3.141531 |
0.000062 |
CONCLUSIÓN
El número estimado de muestras necesarias es: 16,587,241,503
Este número se tiene en cuenta con una nivel de confianza de 99%, y
con un error deseado de 0.00001.