Lanzamiento de Moneda

Una herramienta de lanzar moneda simula una elección aleatoria de dos resultados: cara o cruz. Es útil para decisiones rápidas y de bajo riesgo donde ambas opciones son aceptables, como decidir quién empieza, qué borrador revisar primero o qué ruta tomar. La ventaja de hacerlo en línea es la comodidad y el registro: cada lanzamiento puede quedar en el historial, con rachas y porcentajes visibles. Una moneda justa tiende al 50/50 con muchas repeticiones, pero en pocas tiradas puede parecer desequilibrada; eso es normal en probabilidad. Sirve para decisiones informales, demostraciones en clase y juegos. No debe usarse como sistema auditado para premios, decisiones legales o situaciones que requieran verificación de identidad.

Cada lanzamiento extrae un byte de crypto.getRandomValues(new Uint8Array(1)) y evalúa el bit menos significativo: 0 se mapea a cruz y 1 a cara. La especificación WHATWG Web Cryptography exige que la Web Crypto API obtenga los bytes de un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro (CSPRNG), respaldado normalmente por el pool de entropía del sistema operativo (getrandom en Linux, CryptGenRandom/BCryptGenRandom en Windows, SecRandomCopyBytes en macOS/iOS). Math.random() está definido explícitamente como no criptográfico, devuelve un double de 53 bits a partir de un algoritmo no especificado (en V8: xorshift128+) y es observablemente sesgado y predecible a partir de unas pocas muestras, razón por la que esta herramienta lo evita para la decisión de cada lanzamiento. Por la ley fuerte de los grandes números, la proporción empírica de caras converge a 0,5 a medida que crece el número de ensayos N, pero para N finito la distribución binomial Bin(N, 0,5) tiene varianza N x 0,25 y una desviación típica de 0,5 x sqrt(N) caras. Para N = 100, un intervalo de confianza del 95% se sitúa en 50 +/- 10, por lo que una división observada de 60/40 está bien dentro de la varianza normal y no es evidencia de un generador sesgado. Las rachas siguen una distribución geométrica: la probabilidad de ver al menos k caras consecutivas en algún lugar de N lanzamientos es aproximadamente 1 - (1 - 0,5^k)^(N-k+1), lo que da un 17% de probabilidad de una racha de 6 en 100 lanzamientos, de nuevo normal y nada sospechoso. La animación de la moneda se controla con requestAnimationFrame, que se sincroniza con el ciclo de repintado del navegador (normalmente 60 Hz, 16,67 ms por frame, mayor en pantallas de 120 Hz), y el historial se persiste en localStorage para que el contador de rachas sobreviva a una actualización de página dentro del mismo origen. Una prueba estadísticamente significativa para una moneda física real con peso necesita aproximadamente 10.000 ensayos para detectar un sesgo del 1% con un 95% de confianza; la fuente CSPRNG de esta herramienta elimina esa cuestión para lanzamientos digitales. Para sorteos de alto valor o sorteos legalmente vinculantes, es preferible utilizar un servicio de RNG auditable de terceros o un hardware RNG certificado, ya que la aleatoriedad del lado del navegador no deja ningún rastro verificable externamente.

• crypto.getRandomValues rellena un Uint8Array desde un CSPRNG; Math.random no es criptográfico y puede ser predecido.
• Regla de decisión: byte & 1, mapeando el bit 0 a cruz y el bit 1 a cara (distribución uniforme 50/50 sobre un solo bit).
• La varianza de Bin(N, 0,5) es 0,25 x N; una división 60/40 en 100 lanzamientos está bien dentro de la varianza normal de +/-2 sigma.
• Detectar una moneda física con un sesgo del 1% al 95% de confianza requiere unas 10.000 tiradas, muy por encima de muestras de aula.
• La animación se controla con requestAnimationFrame a la frecuencia de actualización de la pantalla (normalmente 16,67 ms por frame).
• Los contadores de rachas y el historial persisten mediante window.localStorage y están acotados solo a este origen.
• La aleatoriedad del lado del navegador no deja ningún rastro auditable externamente; para sorteos legales use un servicio RNG certificado.