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Quiz

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Abril Bou 22 perguntas Atualizado em 19 jul 2016

Fazer o quiz

Este quiz tem tipos de pergunta que abrem no player de sempre.

Perguntas do quiz (22)

  1. 1>>10.1. Proceso de Estimación.
    Cuando una variable aleatoria de interés no se ajusta a ninguno de los modelos de distribución de probabilidad preestablecidos, es posible trabajar con una distribución de probabilidad aproximada de dicha variable, la cual se determina empíricamente de la siguiente manera:
    1. [blank_start]Hacer un cantidad Q suficiente de observ[blank_end]aciones de la variable X; tantas como sea factible: x1, x2, x3,..
    2. [blank_start]Elaborar una tabla de frecuencias[blank_end] para N intervalos apropiados de X iguales. Se obtendrá una serie de pares ordenados <Ii, Fi>, ∀ i=1 a N; donde Ii es el i-ésimo intervalo y Fi es la frecuencia observada en el
    mismo intervalo.
    3. Transformar los [blank_start]intervalos de la tabla de frecuencias en[blank_end] valores medios de intervalo Yi=(Lsi +Lii)/2, donde Lsi y Lii son los límites superior e inferior respectivamente del i-ésimo intervalo. Se obtendrá una serie de pares ordenados <Yi, Fi>, ∀ i=1 a N; donde Yi es el valor medio del i-ésimo intervalo y Fi sigue siendo la frecuencia observada en el mismo intervalo.
    4. [blank_start]Normalizar la serie de pares ordenados[blank_end] dividiendo cada Fi entre el total de observaciones Q. Se obtendrá una nueva serie de pares ordenados
    5. Obtener la [blank_start]distribución de probabilidad acumulada a[blank_end]proximada F(x) de la variable X, a partir de la serie de pares ordenados <Yi, Ai>; donde A1= P1 y Ai = Ai -1 + Pi ; ∀ i =2 a N.

    1. AHacer un cantidad Q suficiente de observ
    2. BHacer un cantidad Q poca de observ
    3. CElaborar una tabla de frecuencias
    4. DElaborar una tabla de numeros
    5. Eintervalos de la tabla de frecuencias en
    6. Fnumeritos de la tabla de frecuencias en
    7. GNormalizar la serie de pares ordenados
    8. HComentar la serie de pares ordenados
    9. Idistribución de probabilidad acumulada a
    10. Jlocalizacion de probabilidad acumulada a
  2. 2>>SIMULACION<<
    Para simular una distribución de probabilidad acumulada empírica partimos de los pares ordenados <Yi,Ai> de la tabla 4. Los pares ordenados se almacenan en un arreglo A de dos columnas y de N filas. N es el número de intervalos observados. De cada intervalo Yi, en la columna 1 se guarda su valor medio y en la columna 2 la probabilidad acumulada Ai.
    Asumiendo que cada par de puntos consecutivos está conectado por un segmento de recta, lo que equivale a asumir una probabilidad uniforme entre los dos puntos; puede obtenerse observaciones que tengan la
    distribución empírica en cuestión mediante el siguiente algoritmo(imagen):    Imagem da pergunta 2
    1. AVerdadeiro
    2. BFalso
  3. 3El sig ejemplo es para conocer la :_________________________Imagem da pergunta 3
    1. Adistribución de noprobabilidad acumulada
    2. Bdistribución de probabilidad acumulada
  4. 4>>El Proceso.<< para llevar a cabo una simulación por computadora:
    1. [blank_start]Formulación del problema.[blank_end] Definir explícitamente el objetivo de la simulación. Se debe responder la pregunta: ¿Qué se intenta resolver a través de esta simulación?
    2. Recolección de datos. [blank_start]Obtener información cualitativa y[blank_end] cuantitativa relevante al objetivo sobre el sistema a simular
    3. [blank_start]Descripción[blank_end]. Describir informalmente el sistema a simular.
    El propósito de este paso es identificar los componentes del sistema y describir su funcionamiento. Un enfoque de sistemas es indispensable.
    >>>a. Componentes. Describir las partes tangibles e intangibles
    del sistema real que sean relevantes al objetivo de la
    simulación.
    >>>b. Variables descriptivas. Especificar las variables que describen el estado y el comportamiento de los componentes del sistema. La mayoría de estas variablesson funciones del tiempo.
    >>>c. Reglas interactivas. Especificar las reglas que definen cómo interactúan los componentes del sistema
    4. Factibilidad :Este paso consiste en determinar [blank_start]si es necesaria lasimulación[blank_end] y si ésta es factible desde el punto de vista técnico, económico y operativo y financiero
    5. Modelado. [blank_start]Diseñar un modelo del sistema real[blank_end] a partir de los resultados de la descripción informal. El modelo es una descripción formal del sistema real.
    >>>a. Especificar las variables del sistema: las exógenas, las endógenas y las de estado.
    >>>b. Especificar las relaciones funcionales que describen el sistema; o sea, sus características operativas.
    >>>c. Representar gráficamente el modelo por medio de un lenguaje gráfico formal, para facilitar su comprensión
    6. Programación. [blank_start]Desarrollar el software[blank_end] para la simulación
    7. Experimentación. [blank_start]Ejecutar el programa de simulación[blank_end], utilizándolo como herramienta para experimentar en el modelo del sistema real
    8. Validación. En el paso de validación se comprueban tres cosas a partir los resultados de la experimentación:
    >>>a. Que el programa de simulación refleja con la precisión requerida el modelo del sistema.
    >>>b. Que el modelo es una [blank_start]representación razonable del sistema rea[blank_end]l.
    >>>c. Que los resultados obtenidos a partir del proceso de simulación son aplicables al sistema real.
    9. Aplicación. Consiste en [blank_start]analizar los resultados del proceso[blank_end] de simulación como si hubiesen sido obtenidos directamente del sistema real

    Imagem da pergunta 4
    1. AFormulación del problema.
    2. BNo Formulación del problema.
    3. CObtener información cualitativa y
    4. DObtener caricaturas cualitativa y
    5. EDescripción
    6. FDescripción de las causas
    7. Gsi es necesaria lasimulación
    8. Hsi es querida la simulación
    9. IDiseñar un modelo del sistema real
    10. JDiseñar un molde del sistema real
    11. KDesarrollar el software
    12. LDesarrollar el hardware
    13. MEjecutar el programa de simulación
    14. NEjecutar el sims de simulación
    15. Orepresentación razonable del sistema rea
    16. Prepresentación exacta del sistema rea
    17. Qanalizar los anticipos del proceso
    18. Ranalizar los resultados del proceso
  5. 5>>>Modelado<<<consiste en diseñar un modelo del sistema expresado en términos matemáticos o simbólicos, convirtiéndose el modelo en la descripción formal del sistema real, apta para programarlo en una computadora..El modelo se suele representar también gráficamente en un [blank_start]lenguaje gráfico formal[blank_end].
    Variables de un Sistema. Las variables de un sistema sujeto a un proceso de simulación son las que se utilizan
    para describir las características relevantes de tal sistema para el propósito de la simulación. Sirven para relacionar un componente con otro. Se clasifican en tres clases: exógenas, endógenas y de estado. VerlaFig.
    >>>1. [blank_start]Variables endógenas[blank_end]: Son las variables dependientes o de salida
    del sistema.Ejemplo: tiempo medio de espera en una cola,
    >>>2. Variables exógenas: Son las [blank_start]variables independientes o deentrada[blank_end] del sistema. Sus valores son predeterminados.Se les llama parámetros del sistema y se dividen en:
    >>>>>>>Controlables: Son las susceptibles de manipulación por quienes toman decisiones en el sistema. Ejemplo: lacantidad de materia prima que compra una empresa
    >>>>>>>No controlables: Sus valores se originan en un medioambiente fuera del ámbito de control del sistema.v Ejemplo: el intervalo de tiempo entre llegadas de clientes a una gasolinera,
    >>>3. [blank_start]Variables de estado[blank_end]: Son variables que describen el estado del sistema a medida que transcurre el tiempo.Ejemplo: descripció a un cajero como ocupado u ocios

    **Diseño de experimentos. Con base en el modelo, el investigador elabora un Plan de Experimentacón, en el que s epone los experimentos que se haran relacionados con el objetivo de la simulación
    **Diseño de pruebas. Con base en el modelo y el Plan de Experimentacón, el investigador elabora un Plan de Prueba, en el que especifica las pruebas que se realizarán para validar el modelo
    Imagem da pergunta 5
    1. AVariables endógenas
    2. BVariables no endógenas
    3. CVariables de estado
    4. DVariables de semi-estado
    5. Evariables independientes o deentrada
    6. Fvariables super-dependientes o entrada
    7. Glenguaje gráfico formal
    8. Hlenguaje gráfico semi-formal
  6. 6Este último paso consiste en analizar los resultados de la simulación como si se hubiesen obtenido directamente
    del sistema real, con el fin de aplicarlos al sistema real según los objetivos de simulación originalmente planteados.
    La aplicación de los resultados conlleva usualmente toma de decisiones, tales como: ¿Aumentar el número de
    cajas en un banco?¿Comprar una nueva máquina?.    Imagem da pergunta 6
    1. Aaplicacion
    2. Bmodelado
  7. 7**Monte Carlo es un método para resolver problemas mediante [blank_start]experimentos basados en números[blank_end] aleatorios. valor teórico de 1/36.
    La solución Montecarlo a este problema es como sigue:
    1. [blank_start]Encerrar el polígono en un rectángulo[blank_end] de dimensiones conocidas, de 100m x 50m por ejemplo, como se ve en la parte izquierda de la figura 1.
    2. [blank_start]Generar pares ordenados (x,y) de números[blank_end] aleatorios uniformemente distribuidos y plotear estos puntos como se muestra en la parte derecha de la misma figura 1.
    3. El [blank_start]área aproximada del polígono irregular[blank_end] será igual al área del rectángulo (500m2) multiplicada por la
    proporción de puntos que hayan caído dentro del polígono. En la figura 1, de un total de 19 puntos, 8 han caído dentro del polígono (42.1%); por lo que el área aproximada de éste sería: 500x0.421 = 210.5m2.

    Imagem da pergunta 7
    1. Aexperimentos basados en números
    2. Bexperimentos basados en
    3. CEncerrar el polígono en un rectángulo
    4. DEncerrar el polígono en untriangulo
    5. EGenerar pares ordenados (x,y) de números
    6. FGenerar pares ordenados (x,y) de letras
    7. Gárea aproximada del polígono irregular
    8. Hárea EXACTA del polígono irregular
  8. 8>>El [blank_start]negocio de hacer negocios[blank_end] consiste esencialmente en tomar riesgos inteligentes
    >>Resulta que los prospectos futuros, pueden llegar a estimarse de una manera sorprendentemente útil en el mundo de los negocios, mediante la simulación de aventuras de negocio por el método [blank_start]Monte Carlo[blank_end], Aunq NO SON EXACTOS son facil de obtener
    >>La aplicación del método Monte Carlo a este tipo de problema cae dentro del campo que se le denomina [blank_start]análisis de riesgos[blank_end].
    1. Anegocio de hacer negocios
    2. Bnegocio de perder negocios
    3. CMonte Carlo
    4. DMonte Carmelo
    5. Eanálisis de riesgos
    6. Fanálisis de retrospectivas
  9. 9>>>Aplicar el método Monte Carlo a análisis de riesgos conlleva cinco pasos:
    1- [blank_start]Formulación del Modelo[blank_end]. El modelo se reduce normalmente a una sola ecuación que representa la aventura a simular.Esta se construye
    partiendo inicialmente de una ecuación simple que define el cómputo de la ganancia. Luego se define cada término de esta ecuación por medio de sub-ecuaciones. Y de la misma manera se define cada componente de las sub-ecuaciones en un proceso [blank_start]top-down[blank_end]
    2-Distribución de Datos. El conjunto de valores que puede tomar una de
    estas [blank_start]variables y sus probabilidades[blank_end] correspondientes
    3- Programación del Modelo. enerar [blank_start]valores aleatorios para cada una[blank_end]
    de las variables del modelo, que se comporten de acuerdo a su distribución de probabilidad correspondiente
    4- [blank_start]Observación[blank_end] del Modelo : Un tipo de análisis que provoca el interés del usuario es el [blank_start]análisis de sensibilidad[blank_end]. Este consiste en ejecutar el
    modelo con la misma secuencia de números aleatorios; haciendo leves cambios en una más variables de interés en cada ejecución, asi se puede ver las variables mas importantes en termino de como afectan el resultad
    5-[blank_start]Analizar las observaciones[blank_end]
    *Cuántas Muestras Tomar?El software para simular el modelo debería proveer en su interface de usuario una ventana de diálogo para especificar cuántas corridas hacer; y cuántas muestras u observaciones por corrida
    1. AFormulación del Modelo
    2. BFormulación del problema
    3. Ctop-down
    4. Ddown-top
    5. Evariables y sus probabilidades
    6. Fvariables sin sus probabilidades
    7. Gvalores aleatorios para cada una
    8. Hvalores exactos para cada una
    9. Ianálisis de sensibilidad
    10. Janálisis de super-sensibilidad
    11. KObservación
    12. LMirar
    13. MAnalizar las observaciones
    14. NNo Analizar las observaciones
  10. 10>>[blank_start]Sincronización[blank_end] se refiere a la ejecución de un proceso de simulación de tal forma que todos los eventos que deban darse en el tiempo, se ocurran justamente en los instantes que deben darse.
    >>El mecanismo de sincronización es el [blank_start]reloj[blank_end]
    >>Existen dos métodos para simular el transcurrir del tiempo y la sincronización de la ocurrencia de eventos en una
    simulación: método del incremento de [blank_start]tiempo fijo[blank_end] y método del incremento [blank_start]variable[blank_end]; éste último también conocido
    como método por próximo evento.
    1. ASincronización
    2. BDessincronizacion
    3. Creloj
    4. Dtiempo sol
    5. Etiempo fijo
    6. Ftiempofisico
    7. Gvariable
    8. Hsemi variable

Informações

Descrição
examen2
Idioma
Español
Visualizações
29
Histórico
Criado em 3 jul 2016 · atualizado em 19 jul 2016
Avaliação
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