Simulación /

En este texto mostramos cómo se analiza un modelo por medio de un estudio de simulación. Demostramos cómo se puede utilizar una computadora para generar números aleatorios (con más precisión, pseudo-aleatorios), y después del uso de estos números aleatorios para generar los valores de las variables...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Clasificación:QA273 R6.72718 1999
Autor principal: Ross, Sheldon M.
Otros Autores: Palmas Velasco, Oscar Alfredo (tr)
Formato: Libro
Idioma:Español
Publicado: Naucalpan de Juárez, Edo. de México : Prentice-Hall, 1999.
Edición:2a ed.
Temas:
Random variables
Probabilities
Computer simulation
Variables aleatorias
Probabilidades
Simulación por computadora

MARC

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100 1 |a Ross, Sheldon M. 
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250 |a 2a ed. 
260 |a Naucalpan de Juárez, Edo. de México :  |b Prentice-Hall,  |c 1999. 
300 |a xii, 282 p. :  |b il. ;  |c 24 cm. 
500 |a Traducción de: Simulation. 2nd ed. 1997. 
504 |a Incluye referencias bibliográficas e índice. 
505 0 0 |g 1.  |t Introducción --  |g 2.  |t Elementos de probabilidad --  |g 3.  |t Números aleatorios --  |g 4.  |t Generación de variables aleatorias discretas --  |g 5.  |t Generación de variables aleatorias continuas --  |g 6.  |t El enfoque de simulación por medio de eventos discretos --  |g 7.  |t Análisis estadístico de datos simulados --  |g 8.  |t Técnicas para reducir la varianza --  |g 9.  |t Técnicas de validación estadística --  |g 10.  |t Métodos Monte Carlo con cadenas de Markov.  |g 11.  |t Algunos temas adicionales. 
520 |a En este texto mostramos cómo se analiza un modelo por medio de un estudio de simulación. Demostramos cómo se puede utilizar una computadora para generar números aleatorios (con más precisión, pseudo-aleatorios), y después del uso de estos números aleatorios para generar los valores de las variables aleatorias a partir de distribuciones arbitrarias. A través del uso del concepto de eventos discretos, mostramos la manera de obtener estimadores de las cantidades deseadas que son de interés. Se analizan las preguntas estadísticas acerca de cuándo detener una simulación y qué confianza depositar en los estimadores de simulación comunes. Además, mostramos el uso de una simulación para determinar si el modelo estocástico elegido es congruente con un conjunto de datos reales. 
538 |a Comunidad. Presupuesto biblioteca 156.02.01.92. ICL20090082. IBI20090140. [Pearson Educación de México, S.A. de C.V. Factura 0105814] $161.00 / w261884 ; w261885 c.2 
650 0 |a Random variables 
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700 1 |a Ross, Sheldon M.  |t Course in simulation. 
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905 |a LIBROS 
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949 |a Biblioteca UAM Iztapalapa  |b Colección General  |c QA273 R6.72718 1999 

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