Generación de Variables Aleatorias

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
PRUEBAS DE HIPOTESIS. I.S.C. Rosa E. Valdez V.. Dentro del estudio de la inferencia estadística, se describe como se puede tomar una muestra aleatoria.
Advertisements

Procesos estocásticos 1
Regresión lineal simple
Regresión mínimo cuadrada (I)
Inferencia estadística
MÉTODOS DE MEDICIÓN DE COSTOS.
7. Máquinas Estocásticas
Variables Aleatorias Continuas
Ingeniería Industrial II CicloEducativo 2011
Generación de Números y Variable aleatorias
Variables Aleatorias ETSITGC Madrid. Variables Aleatorias ETSITGC Madrid Índice.
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
Software disponible para Programación Lineal
Estimación por Intervalos de confianza
Conceptos Probabilísticos
CONOZCA A NUESTROS PROFESIONALES Doctor en Odontología Universidad Estatal de Cuenca Dr. Fernando Vega Vega.
Funciones de Probabilidad Discretas
Inferencia Estadística
Distribuciones Muestrales: Media y Diferencia de Medias
Probabilidad Condicional: Probabilidad Total y Teorema de Bayes
Valor esperado, Varianza y coeficiente de variación
Estadística Descriptiva y Representaciones Gráficas
Modelos de Programación Entera - Heurísticas
NUMEROS PSEUDO ALEATORIOS
Cadenas de Markov de Tiempo Discreto
Eficiencia en los diseños factoriales
Unidad V: Estimación de
Diseño Factorial Descompuesto
Estadística 2221 Prf. Jorge L. Cotto
Ignacio CascosDepto. Estadística, Universidad Carlos III1 Estadística en la Ingeniería Introducción.
Teoría de Probabilidades
Ecuaciones de Chapman Kolmogorov
Continuación Unidad 3 Generación de variables aleatorias.
Generación de variables aleatorias
CB y Bootstrap Lic. Luis Francisco Zaldívar MSE. Herramienta Bootstrap Mide nivel de confianza y exactitud de parámetros estadísticos del Perfil de Riesgo.
Repaso de Inferencia Simulación
1 M. en C. Gal Vargas Neri. 2 Planeación del curso TEMACAP.TITULODÍASSEMFEC FIN TEMA 00MOTIVACION Y PLANEACION1111/01 TEMA I1-2ESTADISTICA Y MEDICION2115/01.
Introducción Líneas de Espera
AGENDA Distribuciones de probabilidad discreta
Inferencia Estadística
Distribuciones Muestrales: Propoción, Varianza y cociente de varianzas
Titular: Agustín Salvia
Regresión Lineal Múltiple en Excel y SPSS
Colas M/M/S M/G/S Simulación
Colas M/M/1 Simulación Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá.
Inferencia Estadística
Resumen Contrastes No Paramétricos. Bondad de Ajuste.
Contrastes planeados y pruebas post hoc
Teoría de Probabilidades
Eficiencia en los diseños factoriales
Generación de Números Pseudoaleatorios
Consignas Laboratorio III. ► Ejercicio 1 ► Al tirar un dado se obtiene la realización de una variable aleatoria discreta independiente con valores posibles:
Límites y Continuidad.
I UNIDAD “DISTRIBUCIONES MUESTRALES”
Estadística Aplicada Descripción del Curso Este curso trata sobre la presentación de modelos Probabilísticos y Estadísticos aplicados en las distintas.
Nociones Básicas de Análisis Estadístico de Muestras
SIMULACION DE MONTECARLO DANIEL MOTTA PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA DISEÑO INDUSTRIAL SISTEMAS COMPLEJOS.
Probabilidad y Estadística
CONTRASTES NO PARAMÉTRICOS
Inferencia Estadística Antonio Núñez, ULPGC. Estadística Física/Tecnología y Estadística  Fenómenos, procesos y sistemas macroscópicos  Indeterminación,
Cáp.10 Análisis de Datos Estadística Inferencial -
Redes (r, n) Suponga este sistema de 7 componentes redundante, puesto que (por hipótesis) el sistema funciona con al menos tres componentes Tiempo de falla.
Gestión de Proyectos II
Pruebas paramétricas y no paramétricas
Clase 17 Introducción a la Estadística Universidad de la República Centro Universitario Regional del Este Pablo Inchausti Licenciatura en Gestión Ambiental.
Departamento de Informática Universidad Técnica Federico Santa María EconometríaEconometría Capitulo II.
Laboratorio de Estadística administrativa Distribución Poisson Distribución exponencial Febrero de 2007.
REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. Temas Introducción Análisis de regresión (Ejemplo aplicado) La ecuación de una recta Modelo estadístico y suposiciones Estimación.
Generación de Variables Aleatorias
4. Métodos psicofísicos de medida en clínica
Transcripción de la presentación:

Generación de Variables Aleatorias Simulación Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Variables Aleatorias y Números aleatorios La generación de variables aleatorias permite simular el comportamiento de entornos aleatorios. La Generación de variables aleatorias se hace en base a su función de distribución. Debido a que las probabilidades siempre están entre 0 y 1, la generación de variables aleatorias depende de la generación de números aleatorios en el intervalo [0,1] Obtener el método de generación de la siguiente variable aleatoria. Simulación- Ing. Ricardo Fernando Otero - Pregrado Ingeniería Industrial – Pontificia Universidad Javeriana Sede Bogotá

Ejercicio Determinar el método de generación de una variable aleatoria exponencial con parámetro Beta.

Investigar/Recordar Pruebas de Bondad de Ajuste Prueba de Rachas Correlación estadística