Presentaciónsimulacion
marcos misael mendez jimenez
Created on September 23, 2024
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Transcript
Empezar
proyecto modular
la aleatoriedad y los modelos para la generación de variables aleatorias
Ingenieria Industrial y de Sistemas Simulacion
Números aleatorios y pseudoaleatorios
Un número aleatorio es un valor que se obtiene al azar, para identificarlo debe ser asignado a un rango de valores. La elección de un número, no depende de la elección de otro, es decir, no se realiza en un orden concreto.Números pseudoaltorios, se le denomina de esta forma porque se obtienen de un conjunto de operaciones a partir del número generado, en algún paso anterior.
Es un algoritmo matemático utilizado para generar una secuencia de números pseudoaleatorios.
En su forma más sencilla, los generadores congruenciales seguirán la fórmula que se presenta a continuación.
Generadores congruenciales
CHI CUADRADA Es una técnica estadística utilizada para determinar si hay una diferencia significativa entre las frecuencias observadas y las frecuencias esperadas, en una distribución de frecuencias.
KOLMOGOROV-SMIRNOV Se utiliza para comparar la distribución empírica de los datos observados con una distribución teoríca continua, como la distribución normal, la uniforma o exponencial.
Contrastes de bondad de ajustes
Son un resumen de las discrepancias que se presenta entre los valores observados y los valores esperados en el modelo de estudio.
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Contrastes de aleatoriedad e independencia
Para el uso de estas pruebas es necesario establecer una serie de hipótesis: Los números generados no siguen ningún patrón. Las observaciones son independientes. Las observaciones son aleatorias
TEOREMA CENTRAL DE LIMITE
- Se trata de una herramienta estadística en la que se determina que, dada una muestra aleatoria lo suficientemente grande de la población, la distribución de las medidas muestrales seguira una distribución muestral
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ALGORITMO DE BOX-MULLER
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- Se basa en la transformación de coordenadas polares en coordenadas cartesianas utilizando variables aleatorias, uniformemente distribuidas. A partir de dos números aleatorios uniformes independientesy distribuidos entre0 y 1, el algoritmo genera dos npumeros aleatorios que se distribuyen en una curva normal.
Métodos generales de simulación
La simulación de Montecarlo es una técnica estadística utilizada para estimar resultados mediante el muestreo aleatorio y repetido, calculando los posibles resultados de un suceso incierto.se considera especialmente útil debido a que cuenta con una serie de características valiosas para los entornos de simulaciónMuestreo aleatorio Permite estimar resultados basados en un muestreo al azar siguiendo una distribución de probabilidad específica, por ejemplo, la distribución de probabilidad normal. Alta capacidad Es especialmente adecuado para modelar y cuantificar la incertidumbre en problemas complejos, permitiendo considerar la imprecisión de las variables de entrada de un sistema. Flexibilidad Puede adaptarse a diversos tipos de problemas, desde la simulación de sistemas físicos hasta la optimización de carteras financieras. EscalabilidadA medida que aumenta el poder de procesamiento y los recursos computacionales, es posible realizar simulaciones con un mayor número de muestras para obtener estimaciones más precisas.
Método de simulación de variables aleatorias discretas
Tranformación inversa Es un enfoque útil para generar valores aleatorios de una distribución especifica en simulaciones. Busqueda indexada Es un método que permite reducir comparaciones localizando zonas en la que se encuentran los números pseudoaleatorios que se han producido.Método de Alias Permite generar muestras aleatorias de una distribución discreta con eficiencia constante, ya que los pasos de preparación y construcción solo se realizan una vez.
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¡Fin!
Marcos Misael Mendez JimenezCTM085424Simulcion
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