PDF superior SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

1. DETERMINE SI UN CONJUNTO DE 200 NÚMEROS ENTEROS ENTRE 0 Y 99, GENERADOS CON LA FUNCIÓN ALEATORIO DE MICROSOFT EXCEL SON ALEATORIOS ES DECIR SON UNIFORMES E INDEPENDIENTES. USE LA PRUEBAS: CHICUADRADA Y CORRIDAS (RUNS TEST). HACER LOS TEST CON α=0.05

15 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

El Algoritmo propuesto para generar números aleatorios, según Von Neuman y Metropolis. Es el método de los cuadrados medios, se requiere de un número entero detonador (llamado semilla), con D dígitos, el cual es elevado al cuadrado y se extrae los D dígitos del centro; el primer número r i se determina simplemente

15 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Pseudo Aleatorios para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Pseudo Aleatorios para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

Como los resultados no pueden basarse en una sola simulación del sistema; por lo el contrario es necesario realizar varias réplicas de la misma, corriendo cada una de ellas con números pseudo aleatorios diferentes. Retomando el ejemplo del banco, simular 5 días otra vez significa que necesitamos 2500 r i para realizar la simulación

16 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 3 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 3 Generación de Números Aleatorios - Variables Aleatorias para un modelo de Simulación y Pruebas estadísticas para verificar uniformidad e independencia

Julio Rito Vargas Pág. 11 0.5990 0.8493 0.5929 0.0167 0.0879 0.5677 0.1911 0.2147 0.8571 0.7186 0.3192 0.4953 0.0171 0.4851 0.2679 0.6530 0.5868 0.5020 0.5237 0.4933 0.4462 0.4034 0.5741 0.3128 0.1844 0.4690 0.2446 0.5506 0.5504 0.4928 0.6792 0.6729 0.0503 0.9769 0.8332 0.517 0.3055 0.1981 0.7593 0.8085 0.8133 0.2304 0.6795 0.0207 0.9670 0.9390 0.8852 0.1390 0.8504 0.1576 Determine si el conjunto de números son Aleatorios, para lo cual se le solicita realizar las siguientes pruebas.
Mostrar más

16 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Pruebas estadísticas para números pseudo aleatorios

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Pruebas estadísticas para números pseudo aleatorios

Julio Rito Vargas Pág. 3 A continuación se analizará las pruebas estadísticas básicas que se emplean generalmente para determinar si un conjunto de números pseudo aleatorios entre 0 y 1 cumplen con las propiedades básicas de independencia y uniformidad. El objetivo, otras palabras, es validar que el conjunto r i realmente está conformado

10 Lee mas

Cap4. Variables Aleatorias

Cap4. Variables Aleatorias

Sin embargo, dependiendo de la naturaleza de la funci´on de distribuci´on F , es posible que la inversa generalizada tenga una expresi´on complicada o incluso no sea posible escribirla en t´erminos de funciones elementales, como ocurre en el caso de las variables Gaussianas. Por esta raz´on hay m´etodos ad hoc que resultan m´as eficientes en muchos casos.

45 Lee mas

INFILTRABILIDAD BAJO DIFERENTES ANTECEDENTES DE HUMEDAD EN CUATROCIÉNEGAS, COAHUILA./

INFILTRABILIDAD BAJO DIFERENTES ANTECEDENTES DE HUMEDAD EN CUATROCIÉNEGAS, COAHUILA./

tratamientos con diferente antecedente de humedad (0, 3, 6 y 24 hr) la tasa de infiltración para cada periodo de tiempo fueron analizados en un diseño completamente al azar con arreglo factorial en dos niveles de manera independiente, siendo cada uno por: localidad, intensidad de lluvia aplicada y bajo y sin cobertura vegetal. En los casos donde se encontraron diferencias estadísticas se aplicó la separación de medias por el método de Tukey a un nivel del cinco por ciento.

34 Lee mas

Simulacion

Simulacion

deberá realizar análisis, modelado, desarrollo y experimentación de sistemas reales. En las actividades de aprendizaje sugeridas, se propone la formalización de los conceptos a partir de experiencias; se busca que el estudiante tenga el primer contacto con el concepto en forma concreta y sea a través de la observación, la reflexión y la discusión; que se dé la formalización, la resolución de problemas se hará después de este proceso.

12 Lee mas

Cuantificación del valor en riesgo del mercado accionario de Colombia durante el periodo 2008 2013: Como técnica de medición y guía de inversión

Cuantificación del valor en riesgo del mercado accionario de Colombia durante el periodo 2008 2013: Como técnica de medición y guía de inversión

Según el mismo autor, el problema de esta metodología, es que asume que los retornos sean provenientes de una distribución independiente e idénticamente distribuida, i.i.d., aunque en la realidad este tipo de distribuciones no se presentan en los retornos de los activos financieros. Con lo cual se puede suponer un modelo apropiado para los retornos donde sus errores sean i.i.d., para que de este modo se pueda solucionar dicho problema, realizando un proceso de simulación sobre estos, y luego se proceda a calcular el VaR sobre la serie original.
Mostrar más

37 Lee mas

Modelo de simulación para el proceso de calentamiento global  Aplicación ciudad de Cartagena de Indias, Colombia

Modelo de simulación para el proceso de calentamiento global Aplicación ciudad de Cartagena de Indias, Colombia

Desarrollar herramientas de simulación para analizar escenarios, es de gran utilidad, ya que permite generar escenarios y conocer resultados en tiempo real en distintos aspectos, los cuales ayudan a hacer un análisis de determinada problemática o necesidad y así apoyados en las simulaciones, proceder a la toma de decisiones. Cabe aclarar, que para realizar una adecuada simulación se debe hacer una investigación clara y profunda del lugar que se desea simular con el fin de realizar un modelo acorde a la realidad.

58 Lee mas

Generación de números aleatorios físicos en dispositivos electrónicos

Generación de números aleatorios físicos en dispositivos electrónicos

Respecto a los generadores diseñados, no hemos conseguido obtener un gene- rador que supere tantos test ni que sea tan rápido como el que proporciona Linux. Si apreciamos bien los test que no han podido pasar nuestros genera- dores, vemos que muchos están relacionados con coger un conjunto de bits y asignarlos a un alfabeto determinado, estas pruebas serán difíciles de superar si tenemos problemas de carreras y el método de von Neumann puede no ser suficiente para corregirlo. A pesar de ello, yo creo que habiendo superado cier- tos test de Dieharder y obteniendo generadores que consiguen tener una media muy próxima a 0,5 (muy similar número de 1s que de 0s) podemos estar satis- fechos con los resultados que hemos ido obteniendo. La generación de números aleatorios es un tema que trae de cabeza a muchos expertos y no iba a ser posible alcanzar el nivel que tienen los generadores de hoy en día.
Mostrar más

77 Lee mas

Línea de costa y sistemas de información geográfica: modelo de datos para la caracterización y cálculo de indicadores en la costa andaluza

Línea de costa y sistemas de información geográfica: modelo de datos para la caracterización y cálculo de indicadores en la costa andaluza

erosión, etc.). Por ello se han utilizado dos criterios diferentes para su digitalización (Figura 3), es decir, se digitalizan dos líneas diferentes. La primera (Figura 3a), definida por la última marca húmeda de la marea sobre el perfil de la playa. Este límite define el límite exterior de la “playa seca” (backshore) en la fecha de la fuente de referencia y es la utilizada genéricamente (estadísticas, gestión, etc.). La segunda (Figura 3b) está orientada a la extracción de indicadores basados en tasas de erosión, por lo que se define por el contacto interno de la “playa seca” (backshore) y la duna costera (foredune) cuando está presente, la base de acantilados o el contacto con infraestructuras (paseo marítimo). Su carácter mas estable hace que sea la elegida en la mayor parte de los estudios evolutivos a largo plazo (Ojeda et al., 2000; Marcel J.F. et al., 2002; Pajack et al., 2002, Johannessen et al., 2003 y Ojeda et al., 2010). La distancia entre ambas; Figura 3c (que representa la superficie entre el límite interior y exterior de la playa seca) resulta, por otra parte, un elemento fundamental para el cálculo de la playa útil, de gran importancia para la construcción de numerosos indicadores (indicadores de capacidad de carga turística, de vulnerabilidad de las playas ante una potencial subida del nivel del mar, etc.).
Mostrar más

16 Lee mas

Creación de un modelo de análisis para la identificación de la presencia/ausencia de atenuación en un corpus de adquisición del español de estudiantes franceses

Creación de un modelo de análisis para la identificación de la presencia/ausencia de atenuación en un corpus de adquisición del español de estudiantes franceses

De esta forma, los estudiantes podrían entender mejor los fenómenos y los elementos atenuantes porque tendrían la posibilidad de enfrentarse a algunos casos concretos puestos en práctica, por ejemplo, a través de juegos de rol. Con esto, se les facilitaría la asimilación de los elementos atenuantes, y esto les permitiría, posteriormente, ser capaces de elegir la mejor táctica atenuante en función de las necesidades, de la situación comunicativa real en la que se encuentran y en los intercambios con nativos. Es por ello que consideramos que la introducción de la atenuación en el diseño de las actividades didácticas, y el desarrollo de las mismas en las clases de E/LE, facilitaría el conseguimiento de buenos resultados a través de un aprendizaje explícito y consciente, que solamente se puede alcanzar a través del uso de corpus orales reales en el aula.
Mostrar más

20 Lee mas

Diseño y validación de un instrumento para medir grado de implementación de sistemas de gestión de la I+D+i

Diseño y validación de un instrumento para medir grado de implementación de sistemas de gestión de la I+D+i

Recent years the efficiency of innovation demonstrates a sustained deceleration in 88% of countries, according to the 2013-2018 innovation efficiency ratio of Cornell University, Institut Européen d'Administration des Affaires (INSEAD) and World Intellectual Property Organization (WIPO), stressing the capacity scenario of innovation in its current state management to move their disruptive behavior towards human development indicators. The availability of instruments to measure ecosystem full of innovation is reduced, especially when looking for the holistic detection of the variables that cause inefficiencies of the investment that organizations incur when they want to manage R&D+i.
Mostrar más

17 Lee mas

Estudio para mejorar la situación actual de un Servicio de Urgencias en un Hospital de Nivel 2

Estudio para mejorar la situación actual de un Servicio de Urgencias en un Hospital de Nivel 2

El estudio se ha realizado en el Hospital del Sagrado Corazón. Quinta Salud Alianza, hospital de nivel 2, dota­ do de 400 camas y un Equipo de Guardia formado por 2 Médicos de Guardia, de 24 y 6 horas diarias de dedicación cada uno de ellos, 1 Cirujano de Guardia de 24 horas de dedicación, 1 Anestesista de Guardia en las mismas con­ diciones que el Cirujano de Guardia y 1 Jefe Clínico con misiones de supervisión predominantemente. El Equipo de Enfermería se distribuye de forma diferente según sea tumo de mañana (2 ATS, 2 Auxiliares y 1 Sanitario), tumo de tarde (2 A TS y 1 Auxiliar) o tumo de noche (1 ATS y 1 Auxiliar).
Mostrar más

6 Lee mas

Inferencia estadística: probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

Inferencia estadística: probabilidad, variables aleatorias y distribuciones de probabilidad

Hemos dicho que, conociendo la media y la desviación típica de una variable de distribución normal, podemos conocer la probabilidad de cualquier rango de valores; por ejemplo, en la distribución de longitudes de recién nacidos a término, de media 50 cm y desviación típica 2 cm (representada con la nomenclatura “N(50,2)”), podemos saber la probabilidad de que un recién nacido nazca con menos de 46 cm. Como 46 corresponde a la media menos dos veces (casi 1,96 veces) la desviación típica (50 - [2 × 2] = 46), podemos calcular sin necesitar más información la probabilidad de medir menos de 46 cm, que es aproximadamente 0,025 (un 2,5%, ya que fuera del intervalo ±1,96 veces la desviación típica quedaba el 5% y aquí solo contamos un lado).
Mostrar más

6 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

La herramienta Stat::Fit de ProModel se utiliza para analizar y determinar el tipo de distribución de probabilidad de un conjunto de datos. Este programa permite comparar los resultados entre varias distribuciones analizadas mediante una calificación. Entre sus procedimientos: emplea las pruebas Chi-cuadrada, de Kolmogorov-Smirnov y de Anderson- Darlíng. Además calcula los parámetros apropiados para cada tipo de distribución, e incluye información de estadística descriptiva adicional como media, mediana, moda, valor mínimo, valor máximo y varianza, entre otros datos así como histogramas de frecuencias y diagrama de barras.
Mostrar más

14 Lee mas

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 1 Pruebas de Bondad de Ajuste con Stat::Fit de Promodel

Los resultados de las pruebas es que los datos se pueden considerar provenientes de distribuciones Binomial, Poisson y Uniforme, es decir no se rechaza “do not reject” que sean de esas distribuciones, pero si se rechaza “reject” que sean de una distribución geométrica.

10 Lee mas

Desarrollo de un modelo espacio-temporal de la hidrodinámica y la temperatura de un cauce fluvial : caso de estudio Río Fucha

Desarrollo de un modelo espacio-temporal de la hidrodinámica y la temperatura de un cauce fluvial : caso de estudio Río Fucha

Con las curvas anteriores se puede establecer unos valores promedio de caudal área transversal y velocidad media del flujo en cada punto. Como los puntos observados son siete y los nodos de la corriente para el modelo son treinta y uno, como se verá más adelante, y no existe mayor información al respecto, se determinaron los valores medios de caudal área y velocidad mediante una interpolación lineal para cada nodo entre dos puntos con información conocida. El ancho del canal se estableció para cada nodo usando imágenes satelitales de alta resolución a través del software de uso libre Google ™ Earth versión 5.0, usando seis fotografías diferentes y promediando el resultado. Las fotografías disponibles para el área de la cuenca del Fucha corresponden a las siguientes fechas: Enero 6 de 2001, Enero 20 de 2002, Febrero 13 de 2005, 19 Diciembre de 2005, Enero 3 de 2007 y Enero de 2009. Con el ancho medio del canal y el área transversal se estimó la profundidad h, asumiendo un canal rectangular. Si bien entre el tramo 7 y el tramo 19 el río se encuentra encausado artificialmente con canal trapezoidal, no se contaba con información geométrica detallada.
Mostrar más

146 Lee mas

Generación de números aleatorios en sistemas de fibra óptica

Generación de números aleatorios en sistemas de fibra óptica

Las primeras etapas que se llevarán a cabo se extienden desde el diseño inicial de nuestro sistema de fibra óptica realimentado hasta la elección de los componentes adecuados, realizando diversos experimentos intermedios para poder obtener los mejores resultados posibles de cara a obtener números aleatorios de la máxima calidad. Las limitaciones impuestas en los recursos disponibles en el laboratorio también influirán a la hora de poder llevar a cabo los experimentos, ya que el abanico de circuitos de realimentación implementables se ve reducido. Una vez encontradas pruebas evidentes de estar ante un circuito de realimentación que proporcione buenos resultados, el trabajo se centrará describir sus características, evidenciando los motivos por los que ha sido escogido. Del mismo modo se comentará la influencia de los parámetros que rigen su funcionamiento, pudiendo identificar de esta forma cuales son las mejores condiciones para la generación de números aleatorios.
Mostrar más

79 Lee mas

Show all 10000 documents...

Related subjects