000			02250nam a2200385Ia 4500
003			AR-VcUNC
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008			231113t1999||||mx ad|||||||| ||1 ||spa|d
020			_a970170259X
040			_aAR-VcUNC _bspa _cAR-VcUNC _dAR-VcUNC
041			_hspa
080			_a004.94
100			_aRoss, Sheldon M.
245		0	_aSimulación _b / _cRoss, Sheldon M. _h[TEXTO]
250			_a2a ed.
260			_aMexico ; _bPrentrice Hall , _c1997
300			_a296 p ; _c23 cm
500			_aTitulo original: Simulation
520			_uEn 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.
653			_aELECTRONICA -
653			_aINFORMATICA -
653			_aINTRODUCCION -
653			_aELEMENTOS DE PROBALIDAD -
653			_aNUMEROS ALEATORIOS -
653			_aGENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS DISCRETAS -
653			_aGENERACION DE VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS -
653			_aEL METODO DE SIMULACION POR MEDIO DE EVENTOS DISCRETOS -
653			_aANALISIS ESTADISTICO DE DATOS SIMULADOS -
653			_aTECNICAS DE REDUCCION DE VARIANZA -
653			_aTECNICAS DE VALIDACION ESTADISTICA -
653			_aMETODOS DE MONTE CARLO CON CADENAS DE MARKOV -
653			_aALGUNOS TEMAS ADICIONALES
942			_cLIB _2ddc
945			_amlm _d27/03/2006
999			_c818