Simulación Monte Carlo con Datos Faltantes

La simulación Monte Carlo con datos faltantes combina la simulación estocástica —extracción de valores aleatorios de distribuciones de probabilidad— con estrategias rigurosas para el manejo de datos faltantes, como la imputación múltiple. En lugar de descartar registros incompletos o sustituir un único valor de relleno, el método genera muchos conjuntos de datos completos simulados, ejecuta el análisis objetivo en cada uno y combina los resultados para obtener estimaciones que reflejan honestamente tanto la incertidumbre del muestreo como la incertidumbre debida a los datos faltantes.