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INTRODUCCION AL MÉTODO DE SIMULACIÓN MONTE CARLO Objetivos del Capítulo • Introducir los conceptos e ideas clave de la simulación Monte Carlo. • Introducirse en las capacidades que ofrece Excel en los campos de modelado y simulación. • Conocer algunas aplicaciones de la simulación Monte Carlo.
caso de que F(x) no sea continua en algun punto´ xi podemos usar la delta de Dirac para describir f en esos puntos (la pdf no es por tanto en este caso una funcion acotada):´ f(x) = å i d(x xi)pi. (1.16) Muchas veces el experimento aleatorio (tambien llamado proceso estoc´ astico) viene´ descrito por mas de una variable aleatoria´ X = (X1
- 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...
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.
Esta investigación pretende resaltar el uso de la simulación Monte Carlo como herramienta poderosa de la administración para la gestión estratégica de sus recursos en el corto plazo, en especial, de las variables que afectan el resultado del periodo: ingresos, costos y otros gastos.
1.1. Antecedentes. 1.2. Objetivos. 2 Métodos de Monte Carlo. 2.1. Números aleatorios. 3. Generación de números aleatorios, 3.— Medidas estadísticas de la calidad de un generador de números aleatorios, 8. 2.2. Generación de muestras aleatorias. 11. Método de la transformada inversa, 11.— Método de composición, 12.— Convolución, 12.—
26. Guía básica para la simulación de Monte Carlo. Sea ahora h(x) una función de densidad auxiliar, cuyo soporte se va a designar por. H, de modo que D Ñ H, es decir que el soporte D de f(x) queda incluido en H. o, lo que es igual, que f(x) b 0 implica que h(x) b 0 para todo x.
