VARIABLES ALEATORIAS EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL, SIMULACIÓN
Descripción del Articulo
En este artículo se presentan técnicas cuantitativas para simular un generador de una variable aleatoria no-uniforme, cuyos valores se reparten siguiendo una distribución de probabilidad conocida o no conocida, y sólo cuando esto no sea posible por uno de los métodos presentados, se trabajará la sim...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2010 |
Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Repositorio: | Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/8872 |
Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/administrativas/article/view/8872 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Distribución de Probabilidad Generador Variable Aleatoria P-Valor Prueba de Bondad de Ajuste Probability Distribution Generator Random Variable P-Value Test of Goodness of Fit |
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VARIABLES ALEATORIAS EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL, SIMULACIÓNVARIABLES ALEATORIAS EN LA GESTIÓN EMPRESARIAL, SIMULACIÓNHermenejildo Chávez, MaríaDistribución de ProbabilidadGeneradorVariable AleatoriaP-ValorPrueba de Bondad de AjusteProbability DistributionGeneratorRandom VariableP-ValueTest of Goodness of FitEn este artículo se presentan técnicas cuantitativas para simular un generador de una variable aleatoria no-uniforme, cuyos valores se reparten siguiendo una distribución de probabilidad conocida o no conocida, y sólo cuando esto no sea posible por uno de los métodos presentados, se trabajará la simulación empíricamente. También se presentan aplicaciones en la empresa de distintas distribuciones de probabilidad y los perfiles para valores específicos de sus parámetros, a fin de que el lector pueda identificar, antes de aplicar algún método, qué curva podría representar a la variable aleatoria. Como ejemplo se muestra mediante un gráfico y con resultados estadísticos que los datos generados siguen realmente la distribución que representa a la muestra original. De esta forma, el lector puede usar esta información en un sistema dinámico de simulación de procesos con eventos discretos, que representa a un sistema real.In this article I present quantitative techniques to simulate a non-Uniform random-variables generator whose values distribute following a known (or unknown) probability distribution. And only when this isn’t possible with one of the presented methods, I will work the simulation empirically. Also, I present applications in the business of different probability distributions and its profiles for specific values of its parameters with the objective that the reader can identify the curve could represent to the random variable before applying a method. Like a example I show a graphic with statistical results that the generated dates distribute really as the dates of the original sample. In this way, the reader can use this information in a dynamic system of simulation processes with discrete events which represent a real system.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Administrativas2010-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtículo revisado por paresapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/administrativas/article/view/887210.15381/gtm.v13i26.8872Gestión en el Tercer Milenio; Vol. 13 No. 26 (2010); 79-95Gestión en el Tercer Milenio; Vol. 13 Núm. 26 (2010); 79-951728-29691560-908110.15381/gtm.v13i26reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/administrativas/article/view/8872/7705Derechos de autor 2010 María Hermenejildo Chávezhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.csi.unmsm:article/88722020-05-04T11:33:39Z |
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En este artículo se presentan técnicas cuantitativas para simular un generador de una variable aleatoria no-uniforme, cuyos valores se reparten siguiendo una distribución de probabilidad conocida o no conocida, y sólo cuando esto no sea posible por uno de los métodos presentados, se trabajará la simulación empíricamente. También se presentan aplicaciones en la empresa de distintas distribuciones de probabilidad y los perfiles para valores específicos de sus parámetros, a fin de que el lector pueda identificar, antes de aplicar algún método, qué curva podría representar a la variable aleatoria. Como ejemplo se muestra mediante un gráfico y con resultados estadísticos que los datos generados siguen realmente la distribución que representa a la muestra original. De esta forma, el lector puede usar esta información en un sistema dinámico de simulación de procesos con eventos discretos, que representa a un sistema real. |
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Gestión en el Tercer Milenio; Vol. 13 No. 26 (2010); 79-95 Gestión en el Tercer Milenio; Vol. 13 Núm. 26 (2010); 79-95 1728-2969 1560-9081 10.15381/gtm.v13i26 reponame:Revistas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos instacron:UNMSM |
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