Simulación de variables aleatorias
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Ejemplo de-simulación-continua
La simulación continua se refiere a que el estado de un sistema puede cambiar continuamente en el tiempo, como el nivel de una presa. En la simulación discreta, los cambios solo ocurren en puntos separados en el tiempo, como en un sistema de fabricación. Los modelos de evento discreto pueden simular sistemas como centros de reparación. Algunos modelos son continuo-discretos, con elementos tanto discretos como continuos, como una refinería.
Introducción a la Simulación de Eventos Discretos
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Proceso de nacimiento y muerte poisson
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1.2 Definición de simulación
La simulación es la recreación de procesos del mundo real mediante la construcción de modelos. Existen diferentes tipos de simulación como la estática, dinámica, determinista, estocástica, continua y discreta. La simulación es una técnica ampliamente utilizada en diversas áreas como la ingeniería, ciencias, negocios y más para estudiar sistemas complejos de manera segura y económica.
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Inventario probabilistico
El documento presenta un resumen de tres oraciones sobre modelos de inventario probabilísticos. Explica que estos modelos se usan cuando la demanda es incierta y cubren conceptos como stock de seguridad y nivel de servicio. Luego, describe dos modelos estocásticos específicos: el punto de reorden con cantidad fija y ciclo variable, y la revisión periódica con cantidad y ciclo variables. Finalmente, presenta fórmulas clave para cada modelo.
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Este documento describe los componentes clásicos de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia, variación cíclica, variación estacional y variación irregular. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales y que los métodos de pronóstico implican proyectar valores futuros basados en observaciones pasadas y presentes. Además, describe cada uno de los cuatro componentes principales de una serie de tiempo.
Tutorial promodel
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U2 series de tiempo
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Distribución triangular
La distribución triangular tiene 3 parámetros (a, b, c) que representan el límite inferior, el modo y el límite superior. La función de densidad y distribución acumulada asumen diferentes formas dependiendo de si el valor está entre a y b, o entre b y c. La media es (a+b+c)/3 y la varianza depende de los parámetros.
Determinístico y Probabilístico
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Simulacion discreta
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_-_control_de_lectura_-_modelos_simulacion
El estudio utilizó simulación por computadora para modelar el sistema de recepción de llamadas de una empresa de servicios. Se modelizaron los tiempos de atención de llamadas y tiempos entre llegadas usando distribuciones estadísticas. Los resultados de la simulación se validaron estadísticamente contra datos históricos reales. El estudio concluyó que el modelo simulado cumplía con los tiempos máximos de espera requeridos y que factores humanos podrían afectar el desempeño individual de los operadores.
PRUEBA DE HIPOTESIS
Prueba de hipótesis
https://www.youtube.com/playlist?list=PLFkbGwyzAy6wT7OSCCUf4e5G9MpL6KkeI
Descargar libros de metodología de la investigación científica aquí
https://drive.google.com/open?id=17RyAV1EEWcxqqOIiTwjZaAZIkMqi-4GH
1- Idea de investigación
https://www.youtube.com/watch?v=FGJ8HqwkNmI&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=2&t=0s
2- Planteamiento del problema
https://www.youtube.com/watch?v=_QVLeT0ap2Q&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=3&t=0s
3- Objetivos específicos
https://www.youtube.com/watch?v=ybOxKzdgbU8&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=4&t=0s
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https://www.youtube.com/watch?v=e7onzr9wngs&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=5&t=0s
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https://www.youtube.com/watch?v=yAJU8nWKybA&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=7&t=0s
7- Métodos, técnicas e instrumentos
https://www.youtube.com/watch?v=Wdp625os--V4&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=8&t=0s
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https://www.youtube.com/watch?v=rCfpXNyBNXQ&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=9&t=234s
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13- Diseño experimental-1
https://www.youtube.com/watch?v=K7xQ0zIIjYk&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=12&t=0s
14- Diseño experimetal -2
https://www.youtube.com/watch?v=hH7Y9g0Rn10&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=13&t=0s
15- Diseño experimental -3
https://www.youtube.com/watch?v=Ts_2GPvY2KM&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=15&t=13s
16- Diseño experimental- 4
https://www.youtube.com/watch?v=wsm_OGBQn1I&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=16&t=5s
17- Normas APA-1
https://www.youtube.com/watch?v=JvpDkD5smww&list=PLFkbGwyzAy6yOGV2mv54PEISPMezBA0yb&index=17&t=0s
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Este documento describe los conceptos y métodos del control estadístico de procesos. Explica que el CEP monitorea variables clave para detectar causas comunes y especiales de variación que afecten la calidad. También describe cómo las gráficas de control ayudan a identificar cambios problemáticos en el proceso mediante el seguimiento de la media y la desviación estándar. Finalmente, resume los pasos clave para implementar con éxito un sistema de CEP, incluida la recolección de datos, la definición del proceso y el plan
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Este documento describe los lenguajes de simulación y la validación de simuladores. Explica que los lenguajes de simulación facilitan el desarrollo de modelos complejos y proveen características útiles para la simulación. También detalla los pasos para validar un simulador, incluyendo pruebas paramétricas, de hipótesis y no paramétricas para verificar la precisión de los resultados.
Eq.4 modelos de-calidad
Este documento describe los conceptos y métodos de control estadístico de procesos. Explica que se utilizan técnicas estadísticas para asegurar que los procesos cumplen con los estándares mediante la recolección y análisis de datos. Los gráficos de control se usan para identificar causas de variación y asegurar que el proceso permanezca bajo control.
Capítulo 01 conceptos de simulación
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- 2. SIMULACIÓN DE SISTEMAS SIMULACIÓN DE VARIABLES ALEATORIAS Juan Carlos Lizaldes Jonathan Yaguachi
- 3. Verificación y validación de los modelos de simulación Gran desarrollo de modelos en el área de la simulación. Análisis correcto de los resultados. Interpretación errónea Mala decisión
- 6. Intervalo de confianza Se llama intervalo de confianza a un par de números entre los cuales se estima que estará un valor desconocido con una determinada probabilidad de acierto .
- 7. I.C. si la variable aleatoria sigue una distribución normal: I.C. si la variable aleatoria no sigue una distribución normal:
- 8. Ejemplo. Los resultados de 10 réplicas de la simulación de un sistema de inventario promedio en un almacén son 190.3, 184.2, 182.4, 195.6, 193.2, 190.5, 191.7, 188.5, 189.3, 188.4. Determinar el intervalo de confianza con un nivel de aceptación de 95 por ciento. La media es 189.41 y la desviación estándar es 3.916. (Pág. 107)
- 9. Simulaciones no terminales No involucra una ocurrencia en el tiempo en que tenga que finalizar. Se necesita determinar la longitud de corrida o longitud de las réplicas para asegurar la estabilización de los resultados del modelo .
- 10. Longitud de las réplicas Para que una variable aleatoria se estabilice, es necesario que sus réplicas sean lo suficientemente grandes para no diferir de cierta exactitud.
- 11. Ecuaciones para determinar la L.R.(n) Variable Normal Variable NO Normal Desviación Estándar Conocida Desviación Estándar Estimada
- 12. Ejemplo. Determinar la longitud de la réplica para estimar, dentro de un rango del ±2, el valor de una variable normal con desviación estándar 4 y un nivel de aceptación de 5 por ciento. (Pág. 109)
- 14. Variable de estado Tiempos de inspección (7) Entidades Piezas Eventos Tiempo de llegada(2) Fin de la inspección (5) Evento Secundario Inicio de la inspección (3) Actividades Tiempo entre llegadas (1) Tiempo de inspección (4)
- 19. ¿PREGUNTAS?
- 21. ¡GRACIAS!