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Desarrollo de Programas 1 Sección de Ingeniería Informática Grupo 5 Experimentación Numérica.

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1 Desarrollo de Programas 1 Sección de Ingeniería Informática Grupo 5 Experimentación Numérica

2 Grupo 5 2 Agenda Objetivo de la Experimentación Objetivo de la Experimentación Selección de Método Experimental Selección de Método Experimental Hipótesis Hipótesis Ejecución del Experimento Ejecución del Experimento Resultados Resultados Conclusiones Conclusiones

3 Objetivo de la Experimentación

4 Grupo 5 4 Objetivo de la Experimentación Algoritmos a comparar: Algoritmo A: Grasp Algoritmo A: Grasp Algoritmo B: Voraz Algoritmo B: Voraz

5 Grupo 5 5 Problema a evaluar Evaluación y selección de proyectos de inversión para entidades financieras Mayor Ganancias ¿Como repartir presupuesto? ¿Cómo evaluamos una solución? ¿Qué indicador es el adecuado comparar para escoger entre una u otra solución?

6 Grupo 5 6 Variable de Respuesta Rentabilidad de Cartera Rentabilidad de Cartera R (Cartera) = Promedio ( ) Se realiza el calculo de un rendimiento por medio de los indicadores VAE, TIR, PRI y BC

7 Selección de Método Experimental

8 Grupo 5 8 ¿Qué método experimental usamos?

9 Grupo 5 9 ¿Qué criterio de evaluación? Para dos muestras: Prueba de la razón de la varianza de 2 muestras. Prueba de la diferencia entre las medias de 2 muestras. Prueba de la diferencia entre las proporciones de dos muestras con observaciones independientes.

10 Grupo 5 10 Método experimental DistribuciónT-Student Varianzas Iguales Es Normal (Pruebas paramétricas) Dos muestras Distribución T-Student Varianzas Diferentes No es Normal (Pruebas no paramétricas) Prueba de Mann Whitney Mas de dos muestras Prueba de Kruskal Wallis No es Normal (Pruebas no paramétricas) Es Normal (Pruebas paramétricas) Prueba Duncan Muestras Independientes 1 3 2

11 Grupo 5 11 T-Student

12 Hipótesis

13 Grupo 5 13 Hipótesis Asumiendo que: u1: media del rentabilidad de cartera que se obtiene al aplicar el Algoritmo A (Grasp). u2: media del rentabilidad de cartera que se obtiene al aplicar el Algoritmo B (Voraz). H0: u1 = u2 H1: u1 > u2

14 Ejecución del Experimento

15 Grupo 5 15 Ejecución del Experimento Software utilizado: NetBeans 6.5 : Desarrollo del los algoritmos SPSS 15.0: Procesamiento de resultados

16 Grupo 5 16 Muestra de ejecución Ejecución de bachero: genera aleatoriamente los datos. Ejecución de algoritmo Voraz. Ejecución de algoritmo Grasp.

17 Grupo 5 17 Datos utilizados Captura de Generación de Datos: Datos Voraz: Datos Grasp:

18 Resultados

19 Grupo 5 19 Primer paso 1. Prueba Z de Kolmogorov-Smirnov: Para evaluar si las muestras siguen una distribución normal. Prueba muestra Voraz:Prueba muestra Grasp:

20 Grupo 5 20 Segundo paso 2. Prueba Levene: Para evaluar si las varianzas de las muestras son iguales.

21 Grupo 5 21 Tercer paso 3. Prueba T-Student: Para aceptar o rechazar la hipótesis planteada.

22 Conclusiones

23 Grupo 5 23 Conclusiones Con un 95% de confianza se afirma que: Hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula. En promedio el algoritmo Grasp arroja soluciones con medias muestrales mejores que el algoritmo Voraz. Es conveniente por los resultados, implementar el algoritmo Grasp. Se implementará en algoritmo Grasp.

24 Grupo 5 24 Bibliografía 1. CORDOVA Manuel, Estadística Aplicada. Primera Edición, Editorial Moshera S.R.L MENDENHALL William y SINCICH Terry, Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Cuarta Edición, Prentice Hall México FLORES José, Probabilidad y Estadística. Tercera Edición, Fondo Editorial PUCP parametricos-para-datos-biosanitarios-con-SPSS.html parametricos-para-datos-biosanitarios-con-SPSS.html 6. https://www.itescam.edu.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r41337.PPT#297,4,Dia positiva4 https://www.itescam.edu.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r41337.PPT#297,4,Dia positiva DPTO/MATERIALES/ pdf DPTO/MATERIALES/ pdf


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