[ES]La validez de la simulación estocástica depende críticamente de la calidad es-
tadística de los generadores de números pseudoaleatorios (PRNG) utilizados. Un
generador deficiente puede introducir sesgos sistemáticos que invalidan los resultados
obtenidos, incluso bajo arquitecturas de código correctas. Este documento analiza
la batería DieHarder —una de las herramientas de auditoría más rigurosas para
los PRNG, fundamentada en los trabajos de George Marsaglia, Donald Knuth y
Robert G. Brown— empleando el paquete R RDieHarder como interfase oficial para
el entorno R.
La evaluación se basa en la aplicación de contrastes de Kuiper-Kolmogorov-
Smirnov sobre las distribuciones de p-values obtenidas al someter los seis generado-
res nativos de R a diez tests representativos de la batería. El objetivo es verificar
que las secuencias generadas se aproximan a una distribución uniforme U(0, 1) bajo
la hipótesis nula. Este material docente detalla el flujo completo de trabajo: desde
los fundamentos teóricos y la resolución de conflictos técnicos en la instalación y
configuración, hasta la ejecución de ejemplos prácticos y la interpretación de resul-
tados. Este enfoque proporciona un marco de referencia adecuado que trasciende las
limitaciones (en tiempo y contenido) de las temáticas de las asignaturas a estudio,
aplicándose específicamente a la sección de números aleatorios y simulaciones de
Monte Carlo en la asignatura de Investigación Operativa III del Grado en Estadís-
tica de la Universidad de Salamanca (USAL).
