Cómo Construir Modelos De Simulación válidos Y Creíbles

HOW TO BUILD VALID AND CREDIBLE SIMULATION MODELS

Cómo construir modelos de simulación válidos y creíbles

Autor: Averill M. Law

Resumen presentado por: Andrés Vallejo

Presentado a: Vicente Simbaña.

Resumen:

Habla de técnicas para creación de modelos confiables, mediante una buena formulación del problema que este tiene, y así tomar una buena decisión.

También nos explica y nos guía como crear un documento estructurado para explicar el funcionamiento del modelo mediante el análisis de diferentes factores, así como la comparación de datos dentro de este documento usando la estadística con sus diferentes componentes.

Los modelos de simulación siempre van a tener que ser validados o las decisiones que se tomen con respecto a este pueden ser erróneas, para esto los principales pasos para desarrollar un modelo valido, coherente y creíble son:

• Formular los problemas precisamente: En este, los procesos iterativos suelen ser necesarios, aquí se deben reunir todos los encargados del proyecto de simulación y decidir lo que se va a estudiar, y lo que el estudio debe responder.

• Recopilar información: En esta fase se recoge información acerca de la composición del equipo, y se recopilan datos de los parámetros del modelo y distribuciones de probabilidad, aquí se detalla que el modelo debe depender de factores como los objetivos, resultados, credibilidad, tiempo, etc.

Siguiendo estos pasos aseguramos que la simulación se esté resolviendo correctamente y de una manera creíble.

En la siguiente parte del documento se detallan técnicas para hacer modelos válidos y creíbles, asi mismo, nos da una serie de parámetros que debemos seguir, entre los más importantes:

• Formular el problema precisamente: Este debe incluir una declaración general del problema que se quiera resolver, las preguntas a las que el modelo responderá y el desempeño de las configuraciones del modelo.

• Interactuar con la toma de decisiones: El analista debe interactuar con la toma de decisiones, esto da una seria de beneficios claves como:

o Problema resuelto correctamente

o La naturaleza del problema no se puede conocer completamente en un inicio

o Las decisiones pueden cambiar en el transcurso del desarrollo

o El interés se mantiene

Luego se habla sobre las directrices que se deben seguir para obtener buenos datos del modelo, donde hay dos principios básicos:

• Los analistas necesitan recolectar los

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