Este documento describe las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad que se pueden usar para modelar el comportamiento probabilístico de variables en una simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y cubren distribuciones como la binomial, Poisson, normal y exponencial. También describe cómo determinar la distribución que mejor se ajusta a un conjunto de datos usando pruebas estadísticas como la prueba chi-cuadrada.
Este documento describe la simulación por eventos discretos y sus características. Explica que mantiene un estado global del sistema que cambia solo mediante eventos almacenados en una cola. También describe los modelos de árboles de decisión y Markov comúnmente usados, así como las etapas típicas de la simulación por eventos discretos.
Numeros aleatorios & pseudoaleatorios itsz vhhhVictor Hugo
Este documento describe la diferencia entre números aleatorios y pseudoaleatorios. Los números aleatorios cumplen con los requisitos de espacio equiprobable mientras que los pseudoaleatorios son generados por funciones deterministas pero parecen aleatorios. Debido a que los pseudoaleatorios son más rápidos de generar, se usan comúnmente en aplicaciones como juegos de video y simulaciones estadísticas.
El documento presenta la secuencia de actividades de la técnica MOST (Measurement of Task) para determinar los tiempos estándar de producción. Explica las fases, subactividades y parámetros de las secuencias de mover general, mover controlado y utilización de herramientas, así como conversiones de unidades para calcular tiempos.
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego, cubre temas como la generación de números aleatorios usando el método de congruencia lineal, y pruebas como Kolmogorov-Smirnov y Chi cuadrado para validar la uniformidad de los números generados. Finalmente, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los métodos.
Este documento describe el papel del mantenimiento industrial. Explica que el mantenimiento es necesario para mantener las máquinas funcionando de manera óptima y evitar interrupciones imprevistas. También describe los objetivos del mantenimiento industrial, como aumentar la productividad y vida útil de las máquinas. Finalmente, explica los diferentes tipos de políticas de mantenimiento, como el mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo.
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
Este documento describe métodos cualitativos para la localización y distribución de instalaciones industriales. Explica el proceso de macrolocalización para seleccionar el área general y microlocalización para elegir el sitio específico, considerando factores como mercados, materias primas, mano de obra e infraestructura. También describe el método Delphi para realizar proyecciones mediante consultas a expertos, y el método de planeación sistemática para distribuir departamentos basado en criterios cualitativos como seguridad y flujos de trabajo.
Este documento describe la cadena de cliente-proveedor y el sistema Just in Time. Explica que la cadena de cliente-proveedor se refiere a la relación entre quienes reciben un proceso o servicio (clientes) y quienes los proveen (proveedores). También describe el sistema Just in Time como una forma de producir sólo lo necesario, en el momento adecuado y en la cantidad requerida para satisfacer la demanda del cliente.
Este documento describe la simulación por eventos discretos y sus características. Explica que mantiene un estado global del sistema que cambia solo mediante eventos almacenados en una cola. También describe los modelos de árboles de decisión y Markov comúnmente usados, así como las etapas típicas de la simulación por eventos discretos.
Numeros aleatorios & pseudoaleatorios itsz vhhhVictor Hugo
Este documento describe la diferencia entre números aleatorios y pseudoaleatorios. Los números aleatorios cumplen con los requisitos de espacio equiprobable mientras que los pseudoaleatorios son generados por funciones deterministas pero parecen aleatorios. Debido a que los pseudoaleatorios son más rápidos de generar, se usan comúnmente en aplicaciones como juegos de video y simulaciones estadísticas.
El documento presenta la secuencia de actividades de la técnica MOST (Measurement of Task) para determinar los tiempos estándar de producción. Explica las fases, subactividades y parámetros de las secuencias de mover general, mover controlado y utilización de herramientas, así como conversiones de unidades para calcular tiempos.
Simulación: Teoría y aplicaciones con PromodelAlvaro Gil
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego, cubre temas como la generación de números aleatorios usando el método de congruencia lineal, y pruebas como Kolmogorov-Smirnov y Chi cuadrado para validar la uniformidad de los números generados. Finalmente, proporciona ejemplos numéricos para ilustrar los métodos.
Este documento describe el papel del mantenimiento industrial. Explica que el mantenimiento es necesario para mantener las máquinas funcionando de manera óptima y evitar interrupciones imprevistas. También describe los objetivos del mantenimiento industrial, como aumentar la productividad y vida útil de las máquinas. Finalmente, explica los diferentes tipos de políticas de mantenimiento, como el mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo.
Este documento resume los conceptos clave de las cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov estudian el comportamiento de sistemas a través del tiempo mediante estados discretos y probabilidades de transición entre estados. También describe cómo calcular las probabilidades de transición estacionarias a largo plazo, determinar el estado estable de un sistema, y definir estados absorbentes.
Este documento describe métodos cualitativos para la localización y distribución de instalaciones industriales. Explica el proceso de macrolocalización para seleccionar el área general y microlocalización para elegir el sitio específico, considerando factores como mercados, materias primas, mano de obra e infraestructura. También describe el método Delphi para realizar proyecciones mediante consultas a expertos, y el método de planeación sistemática para distribuir departamentos basado en criterios cualitativos como seguridad y flujos de trabajo.
Este documento describe la cadena de cliente-proveedor y el sistema Just in Time. Explica que la cadena de cliente-proveedor se refiere a la relación entre quienes reciben un proceso o servicio (clientes) y quienes los proveen (proveedores). También describe el sistema Just in Time como una forma de producir sólo lo necesario, en el momento adecuado y en la cantidad requerida para satisfacer la demanda del cliente.
Analisis de la operacion unidad 2 estudio del trabajo 1IAN RODRIGUEZ
El documento describe los pasos clave del análisis de operaciones para mejorar la eficiencia. Estos incluyen analizar la finalidad, diseño, tolerancias, materiales, procesos de fabricación, preparación de herramientas, manejo de materiales y distribución de planta. El objetivo es simplificar operaciones, reducir costos y mejorar la calidad.
Localizacion de Localizacion de Multiples Instalaciones Metodos CualitativosNaLex Dc
Investigacioin sobre los metodos cualitativos utilizados comunmente en la La Localizacion de Multiples intalaciones. Sus factores y ejemplos de los mismos.
Control de calidad exposicion planes de muestreosaintime
El documento describe diferentes tipos de planes de muestreo utilizados en el control de calidad, incluyendo muestreo de aceptación, doble muestreo, múltiple muestreo y secuencial muestreo. Explica conceptos como tamaño de lote, tamaño de muestra, número de aceptación, y curvas características de operación. También discute factores a considerar al seleccionar un plan de muestreo y acciones a tomar con lotes no aceptados.
Este documento introduce el concepto de simulación de eventos discretos y sus principales aplicaciones. Explica que la simulación es una técnica cuantitativa que permite modelar sistemas y procesos mediante experimentos computacionales para comprender su comportamiento y evaluar estrategias. Define los componentes clave de un modelo de simulación como entidades, atributos, actividades, eventos y variables de estado. Además, describe las etapas típicas de un proyecto de simulación.
El documento presenta el método de diseño robusto del Dr. Taguchi, el cual ayuda a diseñar sistemas que sean insensibles a los factores de ruido. Explica que los factores de ruido causan variabilidad y pérdida de calidad. Luego describe los 8 pasos del ciclo de diseño robusto, incluyendo planificar el experimento, conducirlo y analizar los resultados para encontrar la combinación óptima de parámetros de diseño que produzca un alto desempeño a pesar de los factores de ruido.
El algoritmo congruencial aditivo genera números pseudoaleatorios a partir de una secuencia inicial de números enteros mediante una ecuación recursiva que suma el número anterior y uno de la secuencia inicial, tomando el resto de dividir el resultado entre un módulo.
Este documento describe la técnica de muestreo de trabajo, la cual permite determinar el porcentaje de tiempo dedicado a diferentes actividades a través de observaciones aleatorias. Explica que consiste en inferir las características de un universo mediante el estudio de muestras seleccionadas al azar, y que se usa para establecer estándares, mejorar métodos y determinar tiempos productivos versus improductivos. También presenta algunos ejemplos para calcular proporciones de tiempo y tiempos estándar utilizando esta técnica.
El documento describe el Análisis Sistemático de Manejo (SHA), un procedimiento para analizar proyectos de manejo de materiales. El SHA consiste en 6 pasos que incluyen clasificar información, analizar flujos, establecer planes y evaluar alternativas. También cubre la distribución de planta, los tres tipos básicos de layout y cómo visualizar los movimientos de materiales. El SHA provee una guía para mejorar el manejo de materiales y apoyar la toma de decisiones.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
Un gráfico de control es una herramienta estadística para monitorear procesos de fabricación. Muestra la línea central promedio, límites superior e inferior calculados con datos históricos, y valores sucesivos medidos. Si los puntos están dentro de los límites, el proceso está bajo control estadístico. Si hay puntos fuera de los límites o patrones no aleatorios, se debe investigar las causas para mejorar el proceso.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
El documento describe los principales elementos del análisis de operaciones para mejorar la productividad y reducir costos. Estos incluyen analizar la finalidad, diseño, tolerancias, materiales, procesos, preparación, herramientas, distribución de equipo y diseño del trabajo. El objetivo es identificar áreas de oportunidad para eliminar, combinar o simplificar operaciones y así incrementar la producción.
El documento describe el método de muestreo de trabajo, el cual involucra realizar observaciones aleatorias en diferentes momentos del día para determinar la proporción de tiempo dedicada a diversas actividades. Esto permite calcular la utilización de recursos, suplementos y estándares de producción. Explica cómo calcular el número de observaciones necesarias y cómo registrar y analizar los datos para establecer tiempos estándar que consideren suplementos legítimos.
Unidad 3 planeacion y diseño de instalacionesLety Tellez
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones para ingeniería de procesos. Explica que la planeación de instalaciones incluye la localización y el diseño, el cual comprende los sistemas de instalación, la distribución y el sistema de manejo. También describe el proceso de planeación, incluyendo la definición del problema, el análisis, la determinación de requerimientos de espacio, la evaluación de alternativas y la selección e implementación de un plan. Finalmente, ofrece definiciones sobre el dise
Este documento presenta información sobre un curso de Estadística I impartido en el Instituto Tecnológico de Veracruz. Contiene los nombres de tres alumnos y del catedrático a cargo, así como el semestre en que se impartió el curso. Además, incluye el índice de los temas que se abordaron en la unidad 2 sobre distribuciones muéstrales y en la unidad 3 sobre estimación de parámetros.
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones. En la Unidad 1, se describen métodos cualitativos y cuantitativos para la localización de una sola instalación y de múltiples instalaciones. Los métodos cualitativos incluyen el método de los factores ponderados, mientras que los cuantitativos incluyen el método del centro de gravedad. La Unidad 2 cubre principios del manejo de materiales y la Unidad 3 trata sobre la determinación del tamaño y distribución física de las plantas.
La gráfica X-R se calcula y explica más fácilmente que la gráfica X-S. Sin embargo, la gráfica X-S es más precisa porque usa todos los datos para calcular la desviación estándar del subgrupo, no solo los valores máximo y mínimo como en la gráfica X-R. Con tamaños de subgrupos mayores a 10, la gráfica X-R puede ser influenciada indebidamente por valores extremos, por lo que se recomienda usar la gráfica X-S para tamaños de subgrupos mayores.
Este documento describe diferentes tipos y principios de distribución de equipo en una planta de producción. Explica que existen tres tipos básicos de distribución: distribución por procesos, distribución por producto y distribución en punto fijo. También describe seis principios básicos de distribución como el principio de la satisfacción de los trabajadores y el principio de la mínima distancia recorrida. Finalmente, analiza ventajas y desventajas de cada tipo de distribución.
Experimentos con arreglos Ortogonales Unidad II Ing. de la CalidadIngrid Burgos
El documento describe los arreglos ortogonales y su aplicación en el análisis de varianza. Explica que los arreglos ortogonales permiten estudiar múltiples factores de forma controlada y detectar qué factores influyen en la variable dependiente. También cubre temas como diseños factoriales completos, interacciones entre factores, y métodos para modificar los arreglos ortogonales como variar un factor a la vez.
El documento describe el uso de la herramienta Stat::Fit para determinar que la distribución Normal es la que mejor se ajusta a los datos del ejercicio 6 de la página 91 del libro Simulación y Análisis de sistemas con Promodel. Stat::Fit realiza un análisis automático y determina que la distribución Normal con media 18.7 y desviación estándar 4.11 obtiene la máxima calificación, por lo que mejor representa los datos.
El documento trata sobre la estimación de parámetros poblacionales mediante el cálculo de intervalos de confianza a partir de muestras. Explica que los intervalos de confianza permiten inferir estos parámetros con una cierta probabilidad, y que entre mayor sea el tamaño de la muestra, más estrecho será el intervalo. Describe diferentes métodos para calcular intervalos de confianza para medias y varianzas, como el método de momentos y el de máxima verosimilitud. El objetivo es obtener estimaciones precisas de los pará
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Explica que un experimento aleatorio es un proceso con al menos dos resultados posibles e incertidumbre sobre cuál ocurrirá. También define variables discretas y continuas, y presenta ejemplos de modelos probabilísticos como el binomial, geométrico y normal. Finalmente, discute conceptos como valor esperado y parámetros poblacionales.
Analisis de la operacion unidad 2 estudio del trabajo 1IAN RODRIGUEZ
El documento describe los pasos clave del análisis de operaciones para mejorar la eficiencia. Estos incluyen analizar la finalidad, diseño, tolerancias, materiales, procesos de fabricación, preparación de herramientas, manejo de materiales y distribución de planta. El objetivo es simplificar operaciones, reducir costos y mejorar la calidad.
Localizacion de Localizacion de Multiples Instalaciones Metodos CualitativosNaLex Dc
Investigacioin sobre los metodos cualitativos utilizados comunmente en la La Localizacion de Multiples intalaciones. Sus factores y ejemplos de los mismos.
Control de calidad exposicion planes de muestreosaintime
El documento describe diferentes tipos de planes de muestreo utilizados en el control de calidad, incluyendo muestreo de aceptación, doble muestreo, múltiple muestreo y secuencial muestreo. Explica conceptos como tamaño de lote, tamaño de muestra, número de aceptación, y curvas características de operación. También discute factores a considerar al seleccionar un plan de muestreo y acciones a tomar con lotes no aceptados.
Este documento introduce el concepto de simulación de eventos discretos y sus principales aplicaciones. Explica que la simulación es una técnica cuantitativa que permite modelar sistemas y procesos mediante experimentos computacionales para comprender su comportamiento y evaluar estrategias. Define los componentes clave de un modelo de simulación como entidades, atributos, actividades, eventos y variables de estado. Además, describe las etapas típicas de un proyecto de simulación.
El documento presenta el método de diseño robusto del Dr. Taguchi, el cual ayuda a diseñar sistemas que sean insensibles a los factores de ruido. Explica que los factores de ruido causan variabilidad y pérdida de calidad. Luego describe los 8 pasos del ciclo de diseño robusto, incluyendo planificar el experimento, conducirlo y analizar los resultados para encontrar la combinación óptima de parámetros de diseño que produzca un alto desempeño a pesar de los factores de ruido.
El algoritmo congruencial aditivo genera números pseudoaleatorios a partir de una secuencia inicial de números enteros mediante una ecuación recursiva que suma el número anterior y uno de la secuencia inicial, tomando el resto de dividir el resultado entre un módulo.
Este documento describe la técnica de muestreo de trabajo, la cual permite determinar el porcentaje de tiempo dedicado a diferentes actividades a través de observaciones aleatorias. Explica que consiste en inferir las características de un universo mediante el estudio de muestras seleccionadas al azar, y que se usa para establecer estándares, mejorar métodos y determinar tiempos productivos versus improductivos. También presenta algunos ejemplos para calcular proporciones de tiempo y tiempos estándar utilizando esta técnica.
El documento describe el Análisis Sistemático de Manejo (SHA), un procedimiento para analizar proyectos de manejo de materiales. El SHA consiste en 6 pasos que incluyen clasificar información, analizar flujos, establecer planes y evaluar alternativas. También cubre la distribución de planta, los tres tipos básicos de layout y cómo visualizar los movimientos de materiales. El SHA provee una guía para mejorar el manejo de materiales y apoyar la toma de decisiones.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
Un gráfico de control es una herramienta estadística para monitorear procesos de fabricación. Muestra la línea central promedio, límites superior e inferior calculados con datos históricos, y valores sucesivos medidos. Si los puntos están dentro de los límites, el proceso está bajo control estadístico. Si hay puntos fuera de los límites o patrones no aleatorios, se debe investigar las causas para mejorar el proceso.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
El documento describe los principales elementos del análisis de operaciones para mejorar la productividad y reducir costos. Estos incluyen analizar la finalidad, diseño, tolerancias, materiales, procesos, preparación, herramientas, distribución de equipo y diseño del trabajo. El objetivo es identificar áreas de oportunidad para eliminar, combinar o simplificar operaciones y así incrementar la producción.
El documento describe el método de muestreo de trabajo, el cual involucra realizar observaciones aleatorias en diferentes momentos del día para determinar la proporción de tiempo dedicada a diversas actividades. Esto permite calcular la utilización de recursos, suplementos y estándares de producción. Explica cómo calcular el número de observaciones necesarias y cómo registrar y analizar los datos para establecer tiempos estándar que consideren suplementos legítimos.
Unidad 3 planeacion y diseño de instalacionesLety Tellez
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones para ingeniería de procesos. Explica que la planeación de instalaciones incluye la localización y el diseño, el cual comprende los sistemas de instalación, la distribución y el sistema de manejo. También describe el proceso de planeación, incluyendo la definición del problema, el análisis, la determinación de requerimientos de espacio, la evaluación de alternativas y la selección e implementación de un plan. Finalmente, ofrece definiciones sobre el dise
Este documento presenta información sobre un curso de Estadística I impartido en el Instituto Tecnológico de Veracruz. Contiene los nombres de tres alumnos y del catedrático a cargo, así como el semestre en que se impartió el curso. Además, incluye el índice de los temas que se abordaron en la unidad 2 sobre distribuciones muéstrales y en la unidad 3 sobre estimación de parámetros.
Este documento presenta información sobre la planeación y diseño de instalaciones. En la Unidad 1, se describen métodos cualitativos y cuantitativos para la localización de una sola instalación y de múltiples instalaciones. Los métodos cualitativos incluyen el método de los factores ponderados, mientras que los cuantitativos incluyen el método del centro de gravedad. La Unidad 2 cubre principios del manejo de materiales y la Unidad 3 trata sobre la determinación del tamaño y distribución física de las plantas.
La gráfica X-R se calcula y explica más fácilmente que la gráfica X-S. Sin embargo, la gráfica X-S es más precisa porque usa todos los datos para calcular la desviación estándar del subgrupo, no solo los valores máximo y mínimo como en la gráfica X-R. Con tamaños de subgrupos mayores a 10, la gráfica X-R puede ser influenciada indebidamente por valores extremos, por lo que se recomienda usar la gráfica X-S para tamaños de subgrupos mayores.
Este documento describe diferentes tipos y principios de distribución de equipo en una planta de producción. Explica que existen tres tipos básicos de distribución: distribución por procesos, distribución por producto y distribución en punto fijo. También describe seis principios básicos de distribución como el principio de la satisfacción de los trabajadores y el principio de la mínima distancia recorrida. Finalmente, analiza ventajas y desventajas de cada tipo de distribución.
Experimentos con arreglos Ortogonales Unidad II Ing. de la CalidadIngrid Burgos
El documento describe los arreglos ortogonales y su aplicación en el análisis de varianza. Explica que los arreglos ortogonales permiten estudiar múltiples factores de forma controlada y detectar qué factores influyen en la variable dependiente. También cubre temas como diseños factoriales completos, interacciones entre factores, y métodos para modificar los arreglos ortogonales como variar un factor a la vez.
El documento describe el uso de la herramienta Stat::Fit para determinar que la distribución Normal es la que mejor se ajusta a los datos del ejercicio 6 de la página 91 del libro Simulación y Análisis de sistemas con Promodel. Stat::Fit realiza un análisis automático y determina que la distribución Normal con media 18.7 y desviación estándar 4.11 obtiene la máxima calificación, por lo que mejor representa los datos.
El documento trata sobre la estimación de parámetros poblacionales mediante el cálculo de intervalos de confianza a partir de muestras. Explica que los intervalos de confianza permiten inferir estos parámetros con una cierta probabilidad, y que entre mayor sea el tamaño de la muestra, más estrecho será el intervalo. Describe diferentes métodos para calcular intervalos de confianza para medias y varianzas, como el método de momentos y el de máxima verosimilitud. El objetivo es obtener estimaciones precisas de los pará
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Explica que un experimento aleatorio es un proceso con al menos dos resultados posibles e incertidumbre sobre cuál ocurrirá. También define variables discretas y continuas, y presenta ejemplos de modelos probabilísticos como el binomial, geométrico y normal. Finalmente, discute conceptos como valor esperado y parámetros poblacionales.
Este documento describe modelos de probabilidad para experimentos aleatorios. Presenta doce ejemplos de experimentos aleatorios y explica que una variable resultante de un experimento puede ser discreta o continua. También introduce conceptos como función de probabilidad, valor esperado, modelos de probabilidad como binomial, Poisson y normal, entre otros. Finalmente, explica que los modelos probabilísticos pueden usarse para representar fenómenos aleatorios y estimar parámetros poblacionales a partir de muestras.
Este documento describe el método de suavización exponencial simple para pronósticos. Este método se basa en atenuar los valores de la serie de tiempo dando mayor peso a las observaciones más recientes. Explica cómo calcular los pronósticos usando una fórmula que incluye un parámetro alfa. También cubre técnicas para inicializar los valores iniciales requeridos y muestra un ejemplo numérico para ilustrar el método.
Este documento trata sobre diferentes técnicas de estimación estadística como la estimación puntual, por intervalo, con muestras grandes y pequeñas. Explica conceptos como insesgabilidad, consistencia, eficiencia y suficiencia de un estimador, así como el cálculo de intervalos de confianza. El objetivo es dar valores aproximados de parámetros poblacionales a partir de muestras de datos.
El documento describe el método de muestreo de trabajo, el cual involucra realizar observaciones aleatorias de una población para determinar el porcentaje de tiempo dedicado a diferentes actividades. Explica que el tamaño de la muestra depende del nivel de precisión requerido y cómo los diagramas de control pueden usarse para monitorear los resultados. También detalla cómo el muestreo de trabajo puede aplicarse para establecer tolerancias, evaluar el uso de maquinaria y desarrollar estándares de producción.
El documento define la simulación como el uso de modelos para investigar hipótesis sobre sistemas complejos. Explica que la simulación implica crear un modelo matemático del sistema, realizar experimentos con el modelo en una computadora, y analizar los resultados para comprender el comportamiento del sistema real. También describe las etapas típicas de un estudio de simulación, como definir el sistema, formular el modelo, validar los resultados, y experimentar e interpretar los datos generados.
El documento define la simulación como el uso de modelos para investigar hipótesis sobre sistemas complejos. Explica que la simulación implica crear un modelo matemático del sistema, implementarlo en una computadora para realizar experimentos, y validar que los resultados del modelo coinciden con el comportamiento real del sistema. También describe las etapas típicas de un estudio de simulación, incluyendo la definición del sistema, formulación del modelo, recolección de datos, implementación, verificación, validación, experimentación e interpretación de resultados.
Este documento introduce los conceptos fundamentales de muestreo aleatorio, población e inferencia estadística. Explica que una muestra aleatoria es una colección de variables aleatorias independientes con la misma distribución extraídas de una población. El objetivo de tomar una muestra es hacer inferencia sobre parámetros desconocidos de la población. Luego, discute estimadores puntuales y de intervalo, sesgo, eficiencia y distribuciones de probabilidad de estadísticas.
Unidad III generacion de variables aleatoriasAnel Sosa
Este documento trata sobre la generación de variables aleatorias para simulación. Explica conceptos como variables aleatorias discretas y continuas, y métodos para generar estas variables como el método de la transformada inversa, convolución y composición. También cubre procedimientos especiales y pruebas de bondad de ajuste para verificar el ajuste de datos a distribuciones.
Este documento presenta una introducción a las variables aleatorias discretas y continuas. Explica conceptos clave como espacio muestral, modelo de probabilidad, función de distribución, esperanza matemática y varianza. También define variables aleatorias discretas y continuas, y describe procesos de Bernoulli y cómo calcular la esperanza matemática, varianza y desviación estándar.
Este documento describe los conceptos básicos de los intervalos de confianza y cómo calcularlos. Explica que un intervalo de confianza estima un parámetro poblacional como la media o la proporción basándose en una muestra, y da una probabilidad de que el parámetro real se encuentre dentro del intervalo. Detalla dos métodos para calcular intervalos de confianza para la media dependiendo de si se conoce o no la desviación típica poblacional.
El documento resume tres distribuciones de probabilidad discretas comúnmente utilizadas: binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica que la binomial se usa para procesos de Bernoulli con dos resultados posibles, la hipergeométrica cuando se seleccionan muestras de una población finita, y la de Poisson cuando los eventos ocurren en intervalos de tiempo cortos de forma aleatoria e independiente.
Este documento presenta una introducción a las distribuciones de probabilidad de variables aleatorias discretas, incluyendo la binomial, hipergeométrica y de Poisson. Explica las características y fórmulas de cada distribución, y proporciona ejemplos para ilustrar su uso en diferentes contextos como la fabricación, los negocios y la educación.
Este documento resume tres distribuciones estadísticas importantes: la distribución normal, la distribución binomial y la distribución de Poisson. Describe las propiedades y aplicaciones clave de cada distribución, así como cómo calcular medidas como la media y la desviación estándar. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar el cálculo de probabilidades usando cada distribución.
La inferencia estadística comprende métodos para obtener conclusiones sobre una población a partir de una muestra. Incluye estimación de parámetros como la media y pruebas de hipótesis. Los estimadores deben ser insesgados, consistentes y eficientes. Los intervalos de confianza miden la precisión de los estimadores con un grado de confianza.
Este documento introduce conceptos clave de la inferencia estadística, incluyendo estadística descriptiva, probabilidad, distribuciones de probabilidad e inferencia paramétrica. Explica la importancia de definir la población, unidades elementales y variables antes de realizar un muestreo, y que existen métodos de muestreo probabilísticos y no probabilísticos. Finalmente, describe estimadores como la media muestral y varianza muestral y cómo se usan para estimar parámetros poblacionales desconocidos.
Este documento presenta una introducción a la simulación. Explica conceptos clave como sistemas, variables, eventos y aplicaciones de la simulación. Luego describe elementos básicos de la simulación como procesos, estados, eventos y variables. Finalmente, introduce métodos para la generación de números aleatorios y el uso de hojas de cálculo para simulación.
Este documento presenta información sobre mínimos cuadrados, prueba de hipótesis y la t de Student. Explica que los mínimos cuadrados proporcionan la mejor línea de ajuste para una serie de datos minimizando la suma de los cuadrados de los residuos. Describe los pasos de la prueba de hipótesis, incluidas las hipótesis nula y alternativa, y explica que la t de Student se usa para probar diferencias entre medias cuando la desviación estándar de la población es desconocida. Incluye
Este documento discute la noción de libertad y cómo en realidad está limitada por factores como el sexo, clase social y privilegios desde el nacimiento. Señala que la mayoría de la población tiene deficiencias en su alimentación, educación y oportunidades laborales, mientras que la clase privilegiada obtiene una "bonanza" en todos los aspectos de la vida. Aunque existen leyes que prometen derechos para todos, en realidad favorecen a la élite y encasillan a la gente dentro de parámetros establecidos, limit
Método de la regla falsa (o metodo de la falsa posición)Tensor
Este documento describe el método de la regla falsa para encontrar las raíces de una función. Explica cómo establecer un intervalo inicial y calcular nuevas aproximaciones iterativamente hasta converger en una raíz. También muestra cómo implementar este método numéricamente usando Visual Basic para graficar las iteraciones y calcular las raíces de un polinomio de ejemplo.
Este documento describe el método de la bisección para encontrar raíces de una función. El método requiere dos valores iniciales en ambos lados de la raíz donde los valores funcionales tengan signos opuestos. A continuación, se muestra un ejemplo de aplicación del método de bisección para encontrar una raíz de la función x^3 + 2x^2 + 10x - 20 entre 0 y 4 a través de 13 iteraciones.
El documento describe los pasos para realizar una simulación del tráfico vehicular en Promodel utilizando una imagen de Google Maps que muestra las calles alrededor de un campus universitario. Se importa la imagen a Promodel, se marcan los semáforos y rutas, y se configuran los vehículos, tiempos de tránsito y paradas para simular el flujo vehicular durante 30 minutos.
Este documento presenta las fórmulas y conceptos básicos de la teoría de colas para sistemas con un solo canal y múltiples canales. Para sistemas con un solo canal, introduce las fórmulas para calcular la probabilidad de que el sistema esté vacío, el número promedio de unidades en la cola y en el sistema, los tiempos promedio de espera y en el sistema. Para sistemas con múltiples canales, extiende estas fórmulas para cuando hay k canales en paralelo.
Este documento presenta 5 problemas de programación en C++ sobre el uso de constantes simbólicas y macros. El objetivo es que los estudiantes aprendan a definir constantes con #define y const, y a crear macros para funciones como calcular el volumen de una esfera. Los problemas incluyen programas para calcular sumas, acceder a miembros de estructuras de datos, mostrar registros de empleados y seleccionar caracteres de una cadena.
Este documento presenta la práctica número 6 de la asignatura Fundamentos y Lógica de Programación. La práctica se enfoca en algoritmos de búsqueda como la búsqueda binaria. Incluye código C++ para la implementación de un juego espacial y una explicación de un algoritmo de búsqueda binaria. El objetivo es que los estudiantes aprendan y apliquen diferentes métodos de búsqueda.
El documento describe la herramienta Game Maker, la cual permite a usuarios crear sus propios videojuegos bidimensionales sin necesidad de conocimientos avanzados de programación. Game Maker fue creado en 1990 y ofrece diferentes versiones con características variables. Explica los pasos básicos para diseñar un juego en Game Maker como crear sprites, objetos, rooms y eventos.
Este documento presenta una práctica sobre el uso de punteros en C++. Incluye código de ejemplo de un juego espacial y varios programas que demuestran funciones básicas de punteros como almacenar y acceder a direcciones de memoria. También presenta conclusiones sobre el aprendizaje de punteros y enlaces a recursos bibliográficos adicionales sobre el tema.
El documento describe cómo crear y procesar archivos en C++. Explica que los archivos se utilizan para almacenar datos de forma permanente, mientras que las variables solo almacenan datos de forma temporal. Luego, presenta un ejemplo de programa que crea un archivo secuencial para almacenar registros de clientes con deudas, con el número de cuenta como clave de cada registro. El programa abre el archivo, comprueba si la apertura fue exitosa, y luego recopila datos de cliente e introduce cada registro en el archivo de forma secuencial.
Este documento describe cadenas y funciones de cadena en C++. Explica que las cadenas se almacenan como arrays de caracteres terminados en nulo y presenta conceptos como inicialización, declaración y asignación de cadenas. También resume funciones importantes para manipular cadenas en la biblioteca string.h como strcpy(), strcmp() y getline() y cómo pasar arrays y cadenas como parámetros en funciones.
El documento describe la simulación de un proceso de producción utilizando el software ProModel. Específicamente, se presenta un ejemplo de simulación de una prensa que procesa piezas que llegan cada 5 minutos de forma aleatoria y tarda 4 minutos en procesar cada pieza. Se explican los pasos para definir las localizaciones, entidades, frecuencia de llegadas y otros elementos necesarios para configurar el modelo en ProModel y simular el proceso durante 100 días.
1) El documento habla sobre ecuaciones diferenciales de segundo orden y cómo reducirlas a ecuaciones de primer orden. 2) Explica un método llamado reducción de orden que involucra sustituir una solución conocida de la ecuación de segundo orden para encontrar otra solución. 3) Presenta dos ejercicios como ejemplos de aplicar este método para resolver ecuaciones diferenciales de segundo orden.
El documento describe el método de Cauchy-Euler para resolver ecuaciones diferenciales y presenta el método de variación de parámetros como un enfoque alternativo más eficiente. Se explican tres casos para las raíces de la ecuación auxiliar de Cauchy-Euler y se proporcionan fórmulas para determinar las soluciones mediante variación de parámetros. Finalmente, se ilustra el método con dos ejemplos numéricos.
Coeficientes indeterminados enfoque de superposiciónTensor
Este documento describe el método de coeficientes indeterminados para resolver ecuaciones diferenciales lineales no homogéneas de primer y segundo orden con coeficientes constantes. Explica cómo encontrar una solución particular al igual que la solución general, la cual es la suma de la solución complementaria y la solución particular. También incluye ejemplos ilustrativos y dos problemas resueltos paso a paso usando este método.
Este documento presenta diferentes tipos de ecuaciones diferenciales, incluyendo la ecuación de Bernoulli, la ecuación de Ricatti y métodos para resolverlas. La ecuación de Bernoulli puede transformarse en una ecuación lineal mediante una sustitución, mientras que la ecuación de Ricatti puede resolverse encontrando primero una solución particular y luego realizando sustituciones para convertirla en una ecuación de Bernoulli. El documento también proporciona ejemplos resueltos de ambos tipos de ecuaciones.
Este documento presenta una guía para generar muestras aleatorias de distribuciones de probabilidad discretas y continuas usando el software Stat::Fit. Como ejemplo, se simula el tiempo de espera y ocioso de una fotocopiadora universitaria donde los tiempos de llegada son exponenciales y el número de copias por estudiante es uniforme. Se pide generar tres muestras de 40 clientes cada una y calcular los tiempos promedio de llegada, servicio y en el sistema, además del porcentaje de tiempo ocioso.
Este documento trata sobre ondas reflejadas y la profundidad de penetración. Explica las leyes de Snell para la incidencia oblicua y presenta varios problemas resueltos sobre ángulos de transmisión. También cubre temas como polarización perpendicular y paralela, y define el vector de Poynting para describir la dirección del flujo de energía en ondas planas.
Este documento presenta las ondas electromagnéticas. Describe las ecuaciones de Maxwell que unificaron los fenómenos eléctricos y magnéticos y predijeron la existencia de las ondas electromagnéticas. Explica que las ondas electromagnéticas consisten en campos eléctricos y magnéticos variables que se propagan a través del espacio a la velocidad de la luz. Finalmente, analiza el caso de ondas electromagnéticas planas monocromáticas que se propagan en una dirección.
El documento describe las ondas electromagnéticas y su propagación. Establece que un campo eléctrico variable produce un campo magnético variable y viceversa, generando ondas electromagnéticas capaces de propagarse. Estas ondas pueden viajar en medios con o sin fronteras, y su propagación depende de las propiedades del medio como la permitividad, permeabilidad y conductividad.
Business Plan -rAIces - Agro Business Techjohnyamg20
Innovación y transparencia se unen en un nuevo modelo de negocio para transformar la economia popular agraria en una agroindustria. Facilitamos el acceso a recursos crediticios, mejoramos la calidad de los productos y cultivamos un futuro agrícola eficiente y sostenible con tecnología inteligente.
2. Hemos mencionado que un modelo de simulación permite lograr un mejor entendimiento
de prácticamente cualquier sistema.
Para ello resulta indispensable obtener la mejor aproximación a la realidad, lo cual se
consigue componiendo el modelo a base de variables aleatorias que interactúen entre sí.
Pero, ¿cómo podemos determinar qué tipo de distribución tiene una variable aleatoria?
¿Cómo podemos usarla en el modelo, una vez que conocemos su distribución asociada?
Comentaremos los métodos y herramientas que pueden dar contestación a estas
interrogantes clave para la generación del modelo.
3. Podemos decir que las variables aleatorias son aquellas que tienen un
comportamiento probabilístico en la realidad.
Por ejemplo, el número de clientes que llegan cada hora a un banco depende del
momento del día, del día de la semana y de otros factores: por lo general, la afluencia
de clientes será mayor al mediodía que muy temprano por la mañana; la demanda
será más alta el viernes que el miércoles; habrá más clientes un día de pago que un
día normal, etc.
4. Dadas estas características, las variables aleatorias deben cumplir reglas de
distribución de probabilidad como éstas:
La suma de las probabilidades asociadas a todos los valores posibles de la variable aleatoria
𝑥 es uno.
La probabilidad de que un posible valor de la variables 𝑥 se presente siempre es mayor que
o igual a cero.
El valor esperado de la distribución de la variable aleatoria es la media de la misma, la cual a
su vez estima la verdadera media de la población.
5. Si la distribución de probabilidad asociada a una variable aleatoria está definida por más de
un parámetro, dichos parámetros pueden obtenerse mediante un estimador no sesgado. Por
ejemplo, la varianza de la población 𝜎2 puede ser estimada usando la varianza de una
muestra que es 𝑠2
. De la misma manera, la desviación estándar de la población, 𝜎, puede
estimarse mediante la desviación estándar de la muestra 𝑠.
6. Podemos diferenciar las variables aleatorias de acuerdo con el tipo de valores aleatorios que
representan.
Por ejemplo, si habláramos del número de clientes que solicitan cierto servicio en un periodo de
tiempo determinado, podríamos encontrar valores tales como 0,1,2, . . , 𝑛, es decir, un comportamiento
como el que presentan las distribuciones de probabilidad discretas.
Por otro lado, si habláramos del tiempo que tarda en ser atendida una persona, nuestra investigación
tal vez arrojaría resultados como 1.54 minutos, 0.028 horas o 1.37 días, es decir, un comportamiento
similar al de las distribuciones de probabilidad continuas. Considerando lo anterior podemos
diferenciar entre variables aleatorias discretas y variables aleatorias continuas.
7. Variables aleatorias discretas. Este tipo de variables deben cumplir con estos
parámetros:
𝑃 𝑥 ≥ 0
𝑖=0
∞
𝑝𝑖 = 1
𝑃 𝑎 ≤ 𝑥 ≤ 𝑏 = 𝑖=0
𝑏
𝑝𝑖 = 𝑝 𝑎 + ⋯ + 𝑝 𝑏
8. Algunas distribuciones discretas de probabilidad son la uniforme discreta, la de
Bernoulli, la hipergeométrica, la de Poisson y la binomial (vea la figura 1).
Podemos asociar a estas u otras distribuciones de probabilidad el comportamiento de
una variable aleatoria.
Por ejemplo, si nuestro propósito al analizar un muestreo de calidad consiste en
decidir si la pieza bajo inspección es buena o no, estamos realizando un experimento
con dos posibles resultados: la pieza es buena o la pieza es mala.
9.
10. Este tipo de comportamiento está asociado a una distribución de Bernoulli. Por otro
lado, si lo que queremos es modelar el número de usuarios que llamarán a un
teléfono de atención a clientes, el tipo de comportamiento puede llegar a parecerse a
una distribución de Poisson.
Incluso podría ocurrir que el comportamiento de la variable no se pareciera a otras
distribuciones de probabilidad conocidas.
11. Si éste fuera el caso, es perfectamente válido usar una distribución empírica que se
ajuste a las condiciones reales de probabilidad.
Esta distribución puede ser una ecuación o una suma de términos que cumplan con
las condiciones necesarias para ser consideradas una distribución de probabilidad.
12. Variables aleatorias continuas. Este tipo de variables se representan mediante una
ecuación que se conoce como función de densidad de probabilidad. Dada esta
condición, cambiamos el uso de la sumatoria por la de una integral para conocer la
función acumulada de la variable aleatoria.
14. Entre las distribuciones de probabilidad tenemos la uniforme continua, la exponencial,
la normal, la de Weibull, la Chi-cuadrada y la de Erlang (vea la figura 2). Al igual que
en el caso de las distribuciones discretas, algunos procesos pueden ser asociados a
ciertas distribuciones.
15.
16. Entre las distribuciones de probabilidad tenemos la uniforme continua, la exponencial,
la normal, la de Weibull, la Chi-cuadrada y la de Erlang (vea la figura 2). Al igual que
en el caso de las distribuciones discretas, algunos procesos pueden ser asociados a
ciertas distribuciones.
17. Por ejemplo, es posible que el tiempo de llegada de cada cliente a un sistema tenga
una distribución de probabilidad muy semejante a una exponencial, o que el tiempo
que le toma a un operario realizar una serie de tareas se comporte de manera muy
similar a la dispersión que presenta una distribución normal.
18. Sin embargo, debemos hacer notar que este tipo de distribuciones tienen sus
desventajas, dado que el rango de valores posibles implica que existe la posibilidad
de tener tiempos infinitos de llegada de clientes o tiempos de ensamble infinitos,
situaciones lejanas a la realidad.
Por fortuna, es muy poco probable de se presenten este tipo de eventos, aunque el
analista de la simulación debe estar consciente de cómo pueden impactar valores
como los descritos en los resultados del modelo. Posteriormente revisaremos algunas
herramientas útiles para lograr ese objetivo.
19. La distribución de probabilidad de los datos históricos puede determinarse mediante
las pruebas Chi-cuadrada, de Kolmogorov-Smirnov y de Anderson-Darling.
Revisaremos los procedimientos de cada una de estas pruebas, así como la forma de
realizarlas a través de Stat: :Fit, una herramienta complementaria de ProModel.
20. Se trata de una prueba de hipótesis a partir de datos, basada en el cálculo de un valor
llamado estadístico de prueba, al cual suele comparársele con un valor conocido
como valor crítico, mismo que se obtiene, generalmente, de tablas estadísticas.
21. El procedimiento general de la prueba es:
Obtener al menos 30 datos de la variable aleatoria a analizar.
Calcular la media y varianza de los datos.
Crear un histograma de 𝑚 = 𝑥 intervalos, y obtener la frecuencia observada en cada
intervalo 𝑂𝑖
Establecer explícitamente la hipótesis nula, proponiendo una distribución de probabilidad
que se ajuste a la forma del histograma.
Calcular la frecuencia esperada, 𝐸𝑖, a partir de la función de probabilidad propuesta.
22. El procedimiento general de la prueba es:
Calcular el estadístico de prueba:
𝑋 𝑜
2
= 𝑖=1
𝑚 𝐸 𝑖−𝑂𝑖
2
𝐸𝑖
Definir el nivel de significancia de la prueba, 𝛼, y determinar el valor crítico de la prueba,
𝑋 𝛼,𝑚−𝑘−1
2
( 𝑘 es el número de parámetros estimados en la distribución propuesta).
Comparar el estadístico de prueba con el valor crítico. Si el estadístico de prueba es menor
que el valor crítico no se puede rechazar la hipótesis nula.
23. Éstos son los datos del número de automóviles que entran a una gasolinera cada
hora:
24. Determinar la distribución de probabilidad con un nivel de significancia 𝛼 de 5 %
(0.05).
El histograma (vea la figura 3) de los n = 50 datos, considerando m = 11 intervalos, la
media muestral de 15.04 y la varianza muestral de 13.14, permiten establecer la
siguiente hipótesis:
𝐻 𝑜: Poisson (A = 15) automóviles/hora Hy Otra distribución
𝐻1: Otra distribución
25.
26. Comenzamos por calcular la probabilidad de cada intervalo a partir de la función de
probabilidad de Poisson:
𝑝 𝑥 =
𝜆 𝑥 𝑒−𝜆
𝑥!
, 𝑥 = 0,1,2, … . .
𝑝 𝑥 =
15 𝑥 𝑒−15
𝑥!
, 𝑥 = 0,1,2, … . .
Por ejemplo, para el intervalo 8-9
𝑝 𝑥 = 8,9 =
158 𝑒−15
8!
+
159 𝑒−15
9!
= 0.0519
27. Comenzamos por calcular la probabilidad de cada intervalo a partir de la función de
probabilidad de Poisson:
𝑝 𝑥 =
𝜆 𝑥 𝑒−𝜆
𝑥!
, 𝑥 = 0,1,2, … . .
𝑝 𝑥 =
15 𝑥 𝑒−15
𝑥!
, 𝑥 = 0,1,2, … . .
Por ejemplo, para el intervalo 8-9
𝑝 𝑥 = 8,9 =
158 𝑒−15
8!
+
159 𝑒−15
9!
= 0.0519
28. Enseguida calculamos la frecuencia esperada en cada intervalo, multiplicando la
probabilidad 𝑝(𝑥) por el total de datos de la muestra:
𝐸𝑖 𝑥 = 𝑛𝑝(𝑥)
𝐸𝑖 = 50𝑝(𝑥)
Y luego estimamos el estadístico de la prueba:
𝑐 = 𝑋 𝑜
2 = 𝑖=1
𝑚 𝐸 𝑖−𝑂 𝑖
2
𝐸 𝑖
=
0.9001−1 2
0.9001
+
2.5926−2 2
2.5926
+ ⋯ +
0.3092−0 2
0.3092
= 1.7848
30. El valor del estadístico de prueba,𝑋 𝑜
2 = 1.7848, comparado con el valor de tablas
crítico,𝑋0.05,11−0−1
2
= 18.307, indica que no podemos rechazar la hipótesis de que la
variable aleatoria se comporta de acuerdo con una distribución de Poisson, con una
media de 15 automóviles/hora.