SIMULACION DE MONTE CARLO

¿Qué es la simulación de Monte Carlo?
La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que hace uso de la estadística y los
ordenadores para imitar, mediante modelos matemáticos, el comportamiento aleatorio de
sistemas reales no dinámicos (por lo general, cuando se trata de sistemas cuyo estado va
cambiando con el paso del tiempo, se recurre bien a la simulación de eventos discretos o bien a
la simulación de sistemas continuos).

La clave de la simulación MC consiste en crear un modelo matemático del sistema, proceso o
actividad que se quiere analizar, identificando aquellas variables (inputs del modelo) cuyo
comportamiento aleatorio determina el comportamiento global del sistema. Una vez identificados
dichos inputs o variables aleatorias, se lleva a cabo un experimento consistente en (1) generar –
con ayuda del ordenador- muestras aleatorias (valores concretos) para dichos inputs, y (2)
analizar el comportamiento del sistema ante los valores generados. Tras repetir n veces este
experimento, dispondremos de n observaciones sobre el comportamiento del sistema, lo cual nos
será de utilidad para entender el funcionamiento del mismo –obviamente, nuestro análisis será
tanto más preciso cuanto mayor sea el número n de experimentos que llevemos a cabo.

EXPOSICION DE METODOLAGIA DE LA SIMULACION.

Metodología De Simulación

Definición del sistema: Cada estudio debe de comenzar con una descripción del problema o del sistema. Debe determinarse los límites o fronteras, restricciones, y medidas de efectividad que se usarán.

Formulación del modelo: Reducción o abstracción del sistema real a un diagrama de flujo lógico.
Preparación de datos. Identificación de los datos que el modelo requiere y reducción de estos a una forma adecuada.

Selección del lenguaje: De la selección del lenguaje dependerá el tiempo de desarrollo del modelo de simulación, es importante utilizar el lenguaje que mejor se adecué a las necesidades de simulación que se requieran. La selección puede ser desde usar un lenguaje general como lo es BASIC, PASCAL o FORTRAN hasta hacer uso de un paquete específicamente para simular sistemas de manufactura como el SIMFACTORY o el PROMODEL, o lenguajes de Simulación como: GPSS, SLAM, SIMAN, SIMSCRIPT, SIMMET, ARENA, etc.

Translación del modelo: Consiste en generar las instrucciones o código computacional o necesario para lograr que el modelo pueda ser ejecutado en la computadora.

Validación del modelo: Es el proceso que tiene como objetivo determinar la habilidad que tiene un modelo para representar la realidad. La validación se lleva a cabo mediante la comparación estadística de los resultados del modelo y los resultados reales.

Planeación estratégica:Diseño del un experimento que producirá la información deseada.

Planeación táctica: Determinación de cómo se realizará cada una de las corridas de prueba
Experimentación. Corrida de la simulación para generar los datos deseados y efectuar análisis de sensibilidad.

Interpretación. Obtención de inferencias con base en datos generados por la simulación
Implantación. Una vez seleccionada la mejor alternativa es importante llevarla a la práctica, en muchas ocasiones este último caso es el más difícil ya que se tiene que convencer a la alta dirección y al personal de las ventajas de esta puesta en marcha. Al implantar hay que tener cuidado con las diferencias que pueda haber con respecto a los resultados simulados, ya que estos últimos se obtienen, si bien de un modelo representativo, a partir de una suposiciones.

Monitoreo y control: No hay que olvidar que los sistemas son dinámicos y con el transcurso del tiempo es necesario modificar el modelo de simulación, ante los nuevos cambios del sistema real, con el fin de llevar a cabo actualizaciones periódicas que permitan que el modelo siga siendo una representación del sistema.

ELABORACION DE UNA ENCUESTA

SE ELABORO UNA ENCUESTA DE 650 PERSONA COMO MUESTRA

• 3 OPCIONES

ESTA GRAFICA CORRESPONDE A LA PRIMER PREGUNTA DE LA ENCUESTA QUE TIENE TRES OPCIONES Y EL RESULTADO FUE EL SIGUIENTE:

• 2 OPCIONES

ESTA GRAFICA CORRESPONDE A LA SEGUNDA PREGUNTA DE LA ENCUESTA Y EL RESULTADO ES EL SIGUIENTE:

• 7 OPCIONES

ESTA GRAFICA CORRESPONDE A LA TERCER PREGUNTA DE LA ENCUESTA Y EL RESULTADO ES EL SIGUIENTE:

DIAGRMA DE LOS DADOS

SIMULACION POR COMPUTADORAS

EL DIA MARTES 16 DE FEBRERO DIMOS INICIO A LA CLASE DE SIMULACION POR COMPUTADORA EL CUAL HICIMOS UNA INTRODUCCION SOBRE LOS DIFERENTES CASOS DE PROBABILIDADES QUE EXISTEN Y LAS LAS DIFERENTES FORMAS DE RESOLVERLOS.TAMBIEN USAMOS EL PROGRAMA EXCEL DE UNA MANERA AVANZADA EL CUAL NOS FACILITO MUCHO A LA HORA DE HACER LOS CALCULOS YA QUE ANTERIORMENTE LOS HACIAMOS MANUALES Y EN LO PERSONAL APRENDI COSAS QUE SON MUY UTILEZ A LA HORA DE TRABAJAR CON EXCEL COSAS QUE NO LE HABIA DADO TANTA IMPORTANCIA CUANDO APRENDI A USARLO COMO AHORA.

Este enfoque presupone que quien resuelve un problema lo hace aplicando operadores a los estados del problema. Así entonces un operador es cualquier movimiento que resuelva el problema por ejemplo mover un disco de una varilla a otra. Y los estados dl problema es una descripcion de los elementos del problema, como decir que los discos se encuentran en una varilla . sin embargo cuando se aplica un operador se cambia el problema de un estado a otro a si que la resolución de problemas se representaría en dos formas:

• una secuencias de operaciones mentales realizadas sobre la información en la memoria de un sujeto.
• Cambios internos en la información que progresa hacia objetivo.

Es así que el papel de los psicólogos en la simulación por computadora es la definición de estrategias que utiliza el que resuelve el problema para organizar una secuencia de movimientos. Seria entonces un refinanamiento del punto de vista asociacionista del pensamiento como selección de la respuesta correcta en la jerarquía de respuestas, ya que el que resuelve el problema aplica una secuencia de movimiento hasta que haya resuelto el problema. Entonces la simulación por computadoras es un metodopara describir las estrategias utilizadas en el proceso de resolución de problemas que finalmente se produce cuando alguien que resuelve un problema lo traduce en una representación interna y luego busca un problema a través del espacio del problema desde el estado inicial hasta el estado final.