Ejercicio 2 Simulacion de Eventos Discretos
Enviado por cacagopipiatriz • 6 de Marzo de 2016 • Trabajos • 1.198 Palabras (5 Páginas) • 1.953 Visitas
Nombre: Orlando Rogelio Villa Luevanos | Matrícula: 2696268 |
Nombre del curso: Simulación de eventos discretos | Nombre del profesor: Oved Zúñiga Moreno |
Módulo: 1. Introducción a la simulación | Actividad: Ejercicio 2 |
Fecha: 18-02-2016 | |
Bibliografía: Piera, M. À. (2004). Modelado y simulación. Aplicación a procesos logísticos de fabricación y servicios (Vol. 118). Universidad Politécnica de Catalunya. Iniciativa Digital Politécnica. Fishman, G. S. G. S. (1978). Conceptos y métodos en la simulación digital de eventos discretos (No. 511.8 F537cEr). Barrios, J. M. R., Serrano, D., Monleón, T., & Caro, J. (2008). Los modelos de simulación de eventos discretos en la evaluación económica de tecnologías y productos sanitarios. Gaceta Sanitaria, 22(2), 151-161. |
Objetivo:
Analizar el funcionamiento de un sistema de simulación, comprender cuando de debe utilizar, como se debe utilizar y en qué casos no es necesario su uso.
Procedimiento:
- Leer y comprender los conceptos y explicaciones del módulo de los temas 1- 4
- Revisar en artículos relacionados.
- Analizar los problemas para exponerla de la mejor manera
- Seguir las instrucciones de la evidencia.
- Rea lizar cada paso detalladamente.
- Definir mis conclusiones y aprendizaje de este módulo.
Resultados:
- Realiza un mapa conceptual en el que se incluyan los conceptos y relaciones de los siguientes términos:
- Variable aleatoria
Tienen un comportamiento probabilístico en la realidad, es decir, es la representación numérica a experimentos naturalmente numéricos o representados por códigos. Ejemplo de esto son el lanzar un dado o una moneda y esperar que salga cara o cruz.
- Variable aleatoria discreta
Pueden tomar un conjunto finito o infinito numerable de valores. Dichas variables surgen generalmente al contar, por ejemplo: el número de libros en una biblioteca, el número de habitantes en una población, la cantidad de dinero que una persona trae en su bolsillo, el número de aves en un gallinero, el número de admisiones diarias a un hospital, etcétera. Las distribuciones de probabilidad más usadas para este tipo de variables son la de Bernoulli, hipergeométrica, Poisson, y Binomial.
- Variable aleatoria continua
Pueden tomar cualquier valor entre dos límites dados, es decir un conjunto infinito no numerable. Generalmente aplicamos este concepto cuando medimos, por ejemplo, la estatura de una persona, el contenido de glucosa en una solución, el tiempo de duración de una lamparita hasta que falla, el porcentaje de hierro en un mineral, etc. Uniforme, continua, exponencial, normal, Weibull, Chi- cuadrada y Erlang, son las distribuciones de probabilidad usadas en variables continuas.
- Distribución binomial
Si tenemos lotes de n artículos cada uno, con fracción defectuosa estimada de datos históricos p tendremos: Cxn = n!
x!(n - x)!
combinaciones distintas de x artículos con defecto, cuya probabilidad de realizar cada combinación es px(1 2 p)n-x tendríamos por lo tanto la probabilidad de tener k artículos con defecto en el lote de n artículos expresada de la siguiente manera: P{x = k} = Ckn pk(1 - p)n-k, k = 0, 1, 2, … , n.
- Distribución de Poisson
Cuando tenemos casos en los que el número de llegadas no puede predecirse con anticipación, usamos la distribución de Poisson. La función de probabilidad de Poisson para x números de eventos en un lapso de tiempo específico es la siguiente:
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