Simulación de Eventos Discretos

Simulación de Eventos Discretos

1. ¿Qué es simulación de Eventos Discretos? R: es una técnica informática de modelado dinámico de sistemas.

2. Variables Aleatorias: tienen un comportamiento probabilístico, es decir una representación numérica a experimentos.

   • Existen diferentes análisis y aplicaciones de modelos de simulación entre ellas esta: Variables aleatorias, Variables aleatorias discretas, Variables aleatorias continuas, Distribución de Poisson, Distribución exponencial y Distribución binomial.

3. Variables aleatorias discretas: Pueden tomar un conjunto finito o infinito de valores.

   • Las distribuciones mas utilizadas para estas variables son: Bernoulli, Poisson y Binomial.

4. Variables aleatorias continuas: Pueden tomar cualquier valor entre dos limites dados, es decir un conjunto infinito no numerable.

   • Las distribuciones mas utilizadas son: Uniforme, continua, normal, Chi- cuadrada.

5. Distribución de Poisson: Es aquella que cuando se tienen casos en los que el numero de llegadas no puede predecirse con anticipación.

6. Distribución Exponencial: Se utiliza para un numero de llegadas en un lapso de tiempo entre llegadas seguirá una distribución exponencial.

7. Distribución binomial: Es una distribución de probabilidad que nos dice el porcentaje en que es probable obtener un resultado entre 2 posibles al realizar un numero n de pruebas. La probabilidad no puede ser mas grande que 1 y no puede ser negativa.