Trabajos tecnologicos

Solo disponible en BuenasTareas
  • Páginas : 2 (419 palabras )
  • Descarga(s) : 0
  • Publicado : 22 de noviembre de 2011
Leer documento completo
Vista previa del texto
MODELOS DE SIMULACIÓN DE SISTEMAS
1. MODELOS DETERMINISTICOS
Ni las variables endógenas y exógenas se pueden tomar como datos al azar. Aquí se permite que las relaciones entre estas variables seanexactas o sea que no entren en ellas funciones de probabilidad. Este tipo determinístico quita menos de cómputo que otros modelos
Ejemplo: Modelos Estocásticos
2. MODELOS ESTOCASTICOS
Cuando por lomenos una variable es tomada como un dato al azar las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos,quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas
3. MODELOS ESTATICOS
Es que en ellos no se toma en cuenta el tiempo dentro del proceso, por ejemplo: los modelos dejuegos, modelos donde se observa las ganancias de una empresa
Ejemplo: Arquitectónicos: líneas de teléfono, tubos de agua
4. MODELOS DINAMICOS
Si se toma en cuenta la variación del tiempo,ejemplo: la variación de la temperatura, del aire durante un día, movimiento anual de las finanzas de una empresa. Ejemplo: Laboratorio de química: reacción entre elementos
En estos modelos físicos podemosrealizar modelos a escala o en forma natural, a escala menor, e escala mayor, sirven para hacer demostraciones de procesos como para hacer experimentos nuevos.
Modelo probabilístico
Modeloprobabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Losprimeros, en su mayoría se basan en repeticiones de pruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
• Modelo de Bernoulli
• Modelo Binomial.
• Modelo Geométrico.
• Modelo Binomialnegativo.
• Modelo Hipergeométrico.
• Modelo de Poisson.
Por otro lado, y tal como he mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
• Distribución...
tracking img