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Modelado de entrada de la simulación - Coggle Diagram
Modelado de entrada de la simulación
El éxito del modelo de entrada requiere una estrecha correspondencia entre el modelo de entrada y el verdadero mecanismo probabilístico asociado al sistema.
Recopilación de datos
Enfoque clásico
Se realiza un experimento diseñado para recoger los datos
Es mejor en términos de control
Enfoque exploratorio
Las preguntas se abordan mediante datos existentes en cuya recopilación no ha intervenido el moderador
Suele ser mejor en términos de coste la recopilación de datos
Taxonomía de los modelos de entrada
Los modelos se clasifican en función de si hay una o varias variables de interés
Se clasifican en como se mide el tiempo (discreto/continuo)
Distribuciones continuas
Distribución normal
Distribución exponencial con parámetro aleatorio
Si es estacionario en el tiempo
Modelos dependientes del tiempo se conocen como Montecarlo.
Modelos discretos univariantes
Distribución binomial
Distribución degenerada con toda su masa en un valor
Modelos de entrada multivariable de k variable
Secuencia de k variables aleatorias binomiales independientes.
Distribución multivariable
Distribución exponencial multivariable
Ejemplos
Modelo de tiempo de servicio
Modelo para un proceso de llegada
Software
Es capaz de ajustar varias distribuciones a un conjunto de datos y evalúa la bondad de ajuste.
APPL es un lenguaje de probabilidad basado en símbolos capaz de realizar cálculos que ayudan a la modelización de entradas.