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La simulación de Monte Carlo es una técnica que combina conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad que tienen los ordenadores para generar números pseudo‐ aleatorios y automatizar cálculos.
- 5.1 Método de Montecarlo
- 5.4 Estudio estadístico de los resultados
- 5.5 Resumen método de trabajo
El sistema de simulación que utilizaremos recibe el nombre de Método de Montecarlo10. Es un método de simulación estática, es decir, es una representación del sistema en un instante de tiempo determinado. Una sola simulación de una variable regionalizada proporciona sólo un valor de entre muchos posibles del resultado. Al tratarse de variables co...
Se ha realizado un programa en Matlab que a partir del listado de los tiempos de recorrido que proporciona el pt3 de cada simulación, realiza un estudio en el que calcula: la media y la varianza de los tiempos, la media y la varianza de los logaritmos de los tiempos, el histograma de los datos, el histograma normalizado junto con la curva pdf log...
DEF_xxxxx.m DEF_xxxxx.m gcosim.exe (Genera la malla) yz_xxxxx.txt pt3.for (Resuelve las ecuaciones de flujo y transporte) time_xxxxx. txt estadistica.m ana_xxxxx. txt pdf _xxxxx.png cdf _xxxxx.png qq _xxxxx.png execase.m execase.m yz_xxxxx.txt time_xxxxx. txt ana_xxxxx. txt hist _xxxxx.png pdf _xxxxx.png cdf _xxxxx.png qq _xxxxx.png Figura 5-2. Dia...
Llamamos funcion´ distribucion´ de probabilidad (pdf) a f(x) = P(X = x). En el ejemplo, la variable aleatoria X toma valores discretos k 2f0,1,. . .,ng. Su pdf viene dada por la formula binomial´ f(k) = n k pk(1 p)n k, k = 0,1,. . .,n. (1.13) Se dice que la variable aleatoria X tiene una distribucion´ continua si existe una funcion´
Simulación = técnica que imita el comportamiento de un sistema del mundo real cuando evoluciona en el tiempo. Modelo de simulación = conjunto de hipótesis acerca del funcionamiento del sistema expresado como relaciones matemáticas y/o lógicas entre los elementos del sistema.
modelar el problema y realizar la conveniente simulación. Así mismo, se exponen los dos modelos de colas más importantes: el modelo M/M/1 y el modelo con distribución arbitraria. En último lugar se presentan los resultados obtenidos al aplicar los métodos de Monte Carlo al problema de determinar la espera media de un paciente en una Unidad
la simulación está puesto en conducir experimentos con el modelo y analizar los resultados. Un elemento importante en los procesos de simulación es identificar las distribuciones de probabilidad apropiadas para los datos.
La simulación Monte Carlo es un método que combina el uso de los sistemas de información organizacional (información histórica principalmente) y la aleatoriedad para estimar la posibilidad de ocurrencia de un evento.
