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Simulación / Ross, Sheldon M. [TEXTO]

Por: Tipo de material: TextoTextoLenguaje original: Español Detalles de publicación: Mexico ; Prentrice Hall , 1997Edición: 2a edDescripción: 296 p ; 23 cmISBN:
  • 970170259X
Tema(s): Resumen: En este texto se muestra la manera de analizar u modelo mediante un estudio de simulación. En particular, primero se explica la forma de utilizar una computadora para generar números aleatorios (más precisamente, pseudoaleatorios) y luego se ve la forma de emplearlos para generar los valores de variables aleatorias a partir de distribuciones arbitrarias. Mediante el concepto de eventos discretos se muestra la manera de emplear variables aleatorias y generar el comportamiento de un modelo estocástico conforme transcurre el tiempo. Al hacerlo, estudiamos el modo de obtener estimadores de las cantidades que nos interesen. Se analizan las interrogantes estadísticas de cuándo detener una simulación y qué grado de confianza debe tenerse en los estimadores que resulten. Presentamos varias formas de mejorar los estimadores comunes de la simulación. Además, se plantea la forma de utilizarla para determinar se el modelo estocástico elegido es congruente con un conjunto de datos reales.
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Libro Biblioteca de la Facultad de Tecnología y Cs. Aplicadas Colección general No ficción 004.94 S542 (Navegar estantería(Abre debajo)) No para préstamo BTE-LIB-589

Titulo original: Simulation

En este texto se muestra la manera de analizar u modelo mediante un estudio de simulación. En particular, primero se explica la forma de utilizar una computadora para generar números aleatorios (más precisamente, pseudoaleatorios) y luego se ve la forma de emplearlos para generar los valores de variables aleatorias a partir de distribuciones arbitrarias.
Mediante el concepto de eventos discretos se muestra la manera de emplear variables aleatorias y generar el comportamiento de un modelo estocástico conforme transcurre el tiempo. Al hacerlo, estudiamos el modo de obtener estimadores de las cantidades que nos interesen. Se analizan las interrogantes estadísticas de cuándo detener una simulación y qué grado de confianza debe tenerse en los estimadores que resulten. Presentamos varias formas de mejorar los estimadores comunes de la simulación. Además, se plantea la forma de utilizarla para determinar se el modelo estocástico elegido es congruente con un conjunto de datos reales.

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