PDF superior 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

SIMULACIÓN DE SISTEMAS Guía práctica 2 Generación de Números Pseudo Aleatorios 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

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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

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.

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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.
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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

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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

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Técnicas estadísticas (DOE, RSM, y VRT) para el análisis de un modelo de simulación

Técnicas estadísticas (DOE, RSM, y VRT) para el análisis de un modelo de simulación

Los modelos de simulaci´ on son una herramienta ´ util para predecir el comportamien- to de sistemas complejos, en particular sistemas que incluyen fen´ omenos aleatorios. Los proyectos de simulaci´ on pueden requerir demasiado tiempo y recursos, por lo que resultan costosos. Como una simulaci´ on es un experimento de muestreo es- tad´ıstico realizado por computadora, es impresindible que el analista o encargado del proyecto utilice t´ ecnicas estad´ısticas apropiadas para dise˜ nar y analizar los ex- perimentos de simulaci´ on. En este punto, el dise˜ no de experimentos juega un papel importante para seleccionar y conducir de forma cuidadosa los experimentos de la misma. Los modelos de superficies de respuesta son una herramienta valiosa puesto que son ´ utiles para modelar y analizar problemas donde una respuesta de inter´ es es influida por varias variables, y el objetivo es optimizar la respuesta. Por otro lado, la aplicaci´ on de t´ ecnicas de reducci´ on de varianza es tambi´ en de vital importancia, ya que permiten explotar la capacidad de control de los generadores de n´ umeros aleatorios que conducen una simulaci´ on.
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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

Se han descrito instrumentos de diagnóstico para determinar el grado de innovación (Albacete de CEEIs), capacidades de innovación (ICT), perfiles tecnológicos y de innovación (MGT), nivel de gestión de la innovación empresarial (Centro Andaluz), potencial disruptivo de las innovaciones, entre muchos otros, las cuales sientan una base teórica y práctica sobre la cual se ha venido midiendo capacidades de innovación (Baena Sánchez C., et al., 2009; C. Canelo O., et al., 2000; Centro Europeo de Empresas e Innovación –CEEI- Albacete; Guo, J., et al. 2019; Guerra Genskowsky, L., et al. 2011; Instituto Catalán de Tecnología (ICT), 1999; Asociación de la industria Navarra. 2008; Ministerio de Economía, Fomento y Turismo. 2014; Medina H., J. G., et al. 2012; Zartha Sossa J. W., y Hernández Zarta R. 2013; Zartha Sossa, J. W. 2011).
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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

El trabajo analiza la potencialidad del territorio para la implantación de parques eólicos en la Comu- nidad Autónoma de Andalucía. Para ello se construye un modelo locacional utilizando las capacidades analíticas de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y las Técnicas de Evaluación Multicriterio (EMC). En este modelo se señalarán las zonas con mayor potencialidad para la implantación eólica, así como aquéllas en las que ésta resulta desaconsejable o incluso incompatible con otras actividades y usos del territorio. Los resultados ponen en evidencia la existencia de diversas limitaciones en Andalucía para el desarrollo de la energía eólica, pero, además y sobre todo, pueden ofrecer un instrumento de gran uti- lidad para un impulso ordenado del sector eólico en la región.
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Generación de números aleatorios físicos en dispositivos electrónicos

Generación de números aleatorios físicos en dispositivos electrónicos

simulación de procesos estocásticos permaneció restringida al proyecto secreto del Departamento de Defensa de Estados Unidos. La publicación de The Monte Carlo method por N. Metropolis y Stanislaw M. Ulam en 1949 denota el inicio de la historia oficial del método. Dos años más tarde, D.H. Lehmer propuso el generador lineal de congruencia, el cual, con pequeñas modificaciones pro- puestas por Thomson y Rotenberg, ha llegado a convertirse en el método para la generación de números aleatorios más utilizado en la actualidad. Aunque, originalmente, el método de Montecarlo fue implementado usando ruletas y dados en los problemas de difusión de los neutrones, su auge y creciente uso se debe a que posteriormente se empezaron a emplear números aleatorios ge- nerados por ordenador.
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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).
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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

Los datos del modelo de datos de producción, son tratados posteriormente, por un procedimiento en la base de datos (programado en PL/SQL o PL/PgSQL) que carga la información, de forma controlada, normalizada y detectando errores (con lo cual sirve de mecanismo de control de calidad) en el modelo de explotación. En este apartado del modelo de producción destacan las herramientas ESRI, ya que éstas proporcionan un marco inmejorable para la edición rápida y eficaz de datos. Ello hace que el proceso de digitalización sea ágil. El modelo de producción, por tanto, se basa en muy pocas tablas; de hecho, lo deseable es que el digitalizador sólo tenga que utilizar una en su tarea. Es sin duda el escenario de digitalización más ágil, ya que el digitalizador no tiene que estar introduciendo claves en las tablas, navegando por la relaciones de las mismas o rellenando formularios, concentrando su atención en la interpretación e introducción de datos en dicha tabla única.
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Innovación de proceso y de gestión en un sistema de gestión de la calidad para una industria de servicios

Innovación de proceso y de gestión en un sistema de gestión de la calidad para una industria de servicios

Como se enunció con anterioridad, el proyecto se ori- gina en un proceso de implementación de un sistema de gestión de la calidad, dado el cúmulo de trabajo manifestado por los operadores del proceso. Se busca responder a la pregunta ¿cómo mejorar la eficiencia y eficacia del proceso de expedición de pólizas? Se definen como elementos explícitos del problema la efi- ciencia, eficacia, expedición y procesos. Los elementos implícitos son la retroactividad, tiempos de entrega, evidencia de entrega, gestión, autorización, resultados operacionales, generación de cartera, remuneración variable, seguro, póliza, contrato, vigencia de seguro, entre otros. De esta forma, con el propósito de ges- tionar el proceso de expedición de pólizas mediante el desarrollo e implementación del ciclo de la mejora continua, se lleva a cabo mediante análisis del total de documentos expedidos en forma mensual para un trimestre 1, a partir de datos suministrados por el sistema de información. La implementación de las mejoras dadas por el equipo de trabajo, se pusieron en práctica durante un periodo trimestral 2, con re- sultados mensuales en la medición. De esta forma se plantea la hipótesis: si se implementa el proceso de mejora continua, en el proceso de expedición, enton- ces se logra la mejora del desempeño del proceso y la innovación en su gestión mediante la disminución del índice de cartera, costos y tiempos de respuesta al cliente externo, lo que redunda en mejores resultados para la empresa.
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Federación Internacional de Medicina de Urgencias: Modelo de plan de estudios para la formación de estudiantes en Medicina de Urgencias y Emergencias

Federación Internacional de Medicina de Urgencias: Modelo de plan de estudios para la formación de estudiantes en Medicina de Urgencias y Emergencias

de MUE. El contenido curricular se recoge en el Ane- xo 1. Este plan de estudios refleja además la impor- tancia de la MUE como una especialidad médica en todo el mundo. El documento está organizado de forma secuencial, como un marco más que un plan global. Los educadores que utilicen este programa deben hacer uso del marco para desarrollar progra- mas educativos contextualizados y que específica- mente satisfagan las necesidades educativas locales. Este modelo permite una fácil adaptación de cual- quiera de sus características y proporciona un ejem- plo de un plan de estudios de 4 años ampliado.
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Energía eólica y territorio en Andalucía: diseño y aplicación de un modelo de potencialidad para la implantación de parques eólicos

Energía eólica y territorio en Andalucía: diseño y aplicación de un modelo de potencialidad para la implantación de parques eólicos

Efectivamente, la elaboración de dos escenarios de protección diferentes responde, por un lado, a la idea de que no nos enfrentamos a temas de carácter determinista y, por otro, a la pretensión aplicada de nuestro trabajo, el cual aspira a aportar una herramienta de ayuda a la toma de decisiones por parte de los poderes públicos en relación con las implantaciones eólicas. En ese sentido, esta investigación se orienta a suministrar a los agentes públicos y privados diferentes posibilidades, de modo que la toma de decisiones se realice desde el ejercicio de la libertad y la responsabilidad, y reflejando el sistema de valores que la sociedad asuma en cada momento. En muchos aspectos el procedimiento es similar al que se aplica en el contexto del cambio climático, en el que se ofrecen diversos escenarios de emisiones de gases de efecto in- vernadero y de climas de futuro, para que se tomen las decisiones que se estimen oportunas en función del tipo de futuro al que se aspire. De esta forma, es esencial no ofrecer una sola imagen cerrada del territorio apto para el aprovechamiento del recuso eólico, sino abrir el abanico de posibilidades. En el presente tra- bajo se ofrecen dos escenarios, por entender que es el número de alternativas más reducido y, consecuente- mente, el que facilita en mayor medida la toma de decisiones, pero nada impide que se amplíe a un mayor número de opciones. De hecho, el modelo diseñado permite abrir las posibilidades tanto como se desee, e incluso explorar las repercusiones territoriales que se derivarían de la aplicación de diferentes niveles de restricción en cada uno de los criterios manejados. Pensamos que esta dimensión experimental constituye una gran potencialidad del trabajo y se está considerando su mayor explotación en el futuro inmediato.
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Guía práctica de simulación e implementación del protocolo de Internet (IP)

Guía práctica de simulación e implementación del protocolo de Internet (IP)

Esta práctica tiene como propósito enseñar la configuración de redes con el protocolo de internet en su versión 4. Se pretende que esta sea la primera práctica de los estudiantes para reforzar su aprendizaje sobre los fundamentos de las redes de telecomunicaciones, es por esta razón que se seleccionó IPV 4 y no IPV 6. Mediante

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Herramientas de modelado y simulación para sistemas de gran escala

Herramientas de modelado y simulación para sistemas de gran escala

DEVS fue creado para modelar y simular sistemas dinámicos de eventos discretos, de manera que permite especificar sistemas cuyo estado se altera ya sea por la recepción de un evento de entrada o por el vencimiento de una demora de tiempo. Como una manera de rebajar la complejidad del sistema a estudiar es que el modelo se organiza jerárquicamente, en que los componentes de alto nivel del sistema se descomponen en elementos más simples. La separación entre modelo y simulador, y su naturaleza de módulos jerárquicos ha permitido llevar a cabo pruebas formales en las diferentes entidades bajo estudio [Wai09].
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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.

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Nuevos modelos de gestión y función de los responsables de comunicación: estudio sobre el modelo español de gestión y reporting de intangibles para un Dircom

Nuevos modelos de gestión y función de los responsables de comunicación: estudio sobre el modelo español de gestión y reporting de intangibles para un Dircom

Todo apunta a que, en un futuro próximo, el valor de marca y otros recursos intangibles llegarán a estar considerados en los sistemas contables de las empresas, por lo que el Dir- com del futuro debe afrontar el reto de conocer la correlación existente entre los intangi- bles y la reputación corporativa para saber medir y comunicar dichos intangibles. Ante esta situación, surge la necesidad de realizar un estudio como éste, dirigido a las empre- sas e instituciones españolas, que permita identificar:

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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.
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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.

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