distribucion de probabilidad



CONJUNTO DE MODELOS, SIMULACIÓN Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD













DIANA CAROLINA SABOGAL BARACALDO
21210293















UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA
SECCIONAL ALTO MAGDALENA
INGENIERIA DE SISTEMAS
GIRARDOT
2016



CONJUNTO DE MODELOS, SIMULACIÓN Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD








DIANA CAROLINA SABOGAL BARACALDO
21210293





SIMULACIÓN DIGITAL






JOSÉ RAFAELRINCÓN ARDILA
Ingeniero industrial






UNIVERSIDAD PILOTO DE COLOMBIA
SECCIONAL ALTO MAGDALENA
INGENIERIA DE SISTEMAS
GIRARDOT
2016

CONJUNTO DE MODELOS, SIMULACIÓN Y DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD


MODELOS
Un modelo es una representación de la realidad desarrollado con el propósito de estudiarla. En la mayoría de los análisis no es necesario considerar todos los detalles de la realidad,entonces, el modelo no es sólo un sustituto de la realidad sino también una simplificación de ella.

CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS:

Modelos Icónicos: Se conservan las proporciones del objeto real mediante una reducción de escala y una selección de las propiedades representadas.
Ejemplo: Una maqueta porque se establece una reducción de tamaño conservando las relaciones dimensionales básicas.

ModelosAnálogos: Son los modelos en los que una propiedad del sistema real se puede sustituir por una propiedad diferente que se comporta de manera similar. Ejemplo: en el campo de la psicología, la conducta de aprendizaje en animales, ha servido como modelo analógico para estudiar las leyes del aprendizaje humano.

Modelos Simbólicos: Son representaciones de la realidad en forma de cifras, símbolosmatemáticos y funciones, para representar variables de decisión y relaciones que nos permiten describir y analizar el comportamiento del sistema.
Los modelos simbólicos, dentro de los cuales se encuentran los modelos de simulación, se clasifican a su vez en:


Modelos Deterministicos:
Son modelos cuya variable no se ve afectada por variaciones aleatorias y se conocen con exactitud.

Ejemplo: Laplanificación de una línea de producción, asignación de las salas de clases en una universidad.


Modelos Estocásticos o Probabilisticos:
Un modelo es estocástico cuando al menos una variable del mismo es tomada como un dato al azar y las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas. 
Ejemplo: El tiempo de funcionamiento de una máquina entre avería y avería, su tiempo dereparación y el tiempo que necesita un operador humano para realizar una determinada operación, filas de espera, administración de proyectos y pronóstico.

Modelos Dinámicos:
Se caracterizan por el cambio que presentan las variables en función del tiempo.
Ejemplo: La evolución de una población P puede describirse mediante modelos dinámicos.


Modelos Estáticos:
Son aquellos caracterizados porrepresentar un sistema en un punto particular del tiempo.
Ejemplo: Los modelos de programación lineal.


Modelos Continuos:
Son aquellos en los que las variables de estado cambian instantáneamente.

Ejemplo: Modelos para el estudio de fluidos, intercabio de calor, avión en vuelo (posición, velocidad, etc.)


Modelos Discretos:
Las variables del sistema toman valores sólo en el rango de númerosenteros.

Ejemplo: Los modelos que representen la producción de piezas en una empresa metal-mecánica.

Independientemente de la clasificación de un modelo, la siguiente lista muestra las características principales que dene tener todo modelo:

Confiabilidad
Sensillez
Bajo costo de desarrollo y operación
Manejabilidad
De fácil entendimiento, tanto el modelo como los resultados
La relacióncosto-beneficio debe ser positiva.

MODELOS DE SIMULACIÓN

Modelo de Simulación Matemática:
Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras.

Modelos de Simulación Física:
Son aquellos en que la realidad es presentada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.).

Modelos de...