Este taller de nivel intermedio enseña a trabajar con variables aleatorias discretas y continuas en R, combinando la teoría de cada distribución con su implementación práctica y su aplicación al campo actuarial. A lo largo de dos sesiones, el participante aprende a calcular probabilidades, simular datos y validar visualmente qué tan bien se ajusta una distribución teórica a un fenómeno real, usando RStudio y ggplot2 como herramientas principales.

La primera sesión cubre las distribuciones discretas: Bernoulli como base de las demás, Binomial (con un caso de control de calidad), Geométrica y Poisson, mostrando en cada una cómo calcular probabilidades exactas y acumuladas con las funciones nativas de R (d, p, q, r) y cómo comparar simulaciones empíricas contra la distribución teórica. Se incluye además una aplicación visual del concepto de caminata aleatoria mediante un juego de azar.

La segunda sesión avanza hacia las distribuciones continuas: Uniforme, Triangular, Exponencial y Gamma, profundizando en cómo generar variables aleatorias para distribuciones que no vienen incluidas de forma nativa en R (mediante el método de la función inversa), y aplicando cada una a problemas reales de seguros, control de calidad y tiempos de espera o reparación.

Al finalizar, el participante contará con las herramientas necesarias para modelar, simular y validar fenómenos aleatorios en R, una habilidad clave para el análisis actuarial, financiero y de riesgos.