Modelos y Simulación

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Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD -   Vicerrectoría Académica y de Investigación - VIACI
Escuela: Ciencias Básicas Tecnología e Ingeniería                  Programa: Ingeniería Industrial
Curso:    Modelos y Simulación                                          Código:      212021_951_2021

ACTIVIDAD INICIAL

Pre-tarea – Reconocimiento de Pre saberes modelos de simulación

Presentado por:

María del Rosario Casas Díaz

Código.: 35221306

Cel: 3102086963

Modelos y Simulación

Grupo: 212026_86

Presentado a

Nidia Stella Rincón Parra

Tutor

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

INGENIERÍA INDUSTRIAL

  5 DE SEPTIEMBRE DE 2021

INTRODUCCIÓN

Actualmente existen muchas herramientas informáticas que hacen más fácil el trabajo de los Ingenieros Industriales cuando se quiere realizar un proyecto, es importante que él Ingeniero entienda que primero de deben realizar simulaciones y pruebas para así identificar los puntos fuertes de una actividad o proyecto que se va a realizar, el modelo matemático es ideal ya que nos permite analizar de forma cuantitativa la viabilidad a la hora de querer implementar un proyecto. En este trabajo vamos a recordar conceptos de cursos que ya vimos anteriormente y que van a ser útiles para el desarrollo de las actividades del curso de Modelos y Simulación.

JUSTIFICACIÓN

Antes de iniciar cualquier actividad, trabajo, proyecto, todo estudiante o trabajador debe investigar los conocimientos previos necesarios para poder realizar dicho proyecto de forma adecuada, es por eso qué en este trabajo al ser el primero del semestre académico se hace énfasis en que el estudiante aprenda los conceptos básicos necesarios para que durante el transcurso del semestre académico tenga claro que es lo que se necesita a la hora de resolver ciertos problemas o ejercicios.

OBJETIVOS

Objetivo General:

Diferenciar las técnicas de modelamiento para la generación de escenarios de solución óptima, de acuerdo con las condiciones y medidas de desempeño del sistema real productivos y logísticos.

Objetivos Específicos

• Reconocer los diferentes entornos del curso.
• Identificar a los integrantes del grupo de trabajo del curso.
• Investigar sobre diferentes temas solicitados en la guía.
• Iniciar a interactuar a través de Skype con el tutor.
• Participar de forma continua en el foro de trabajo colaborativo

DESARROLLO DE LA ACTIVIDAD

1. Consulte y explique los siguientes conceptos:

1. ¿Qué es la inferencia estadística?

Tal como es sabido, la estadística se divide en dos ramas fundamentales: estadística descriptiva y estadística inferencial. La estadística descriptiva se encarga de la recolección, organización y presentación de los datos en cuadros o gráficos, así como también del cálculo de medidas numéricas que permiten destacar los aspectos más importantes de los mismos. La estadística inferencial, por su parte, se apoya en los resultados obtenidos de una muestra para sacar conclusiones y tomar decisiones sobre la población en estudio. (Marianela, 2018)

Clases de Muestreo

Muestreo Probabilístico

El muestreo probabilístico comprende, además del muestreo aleatorio simple, otros métodos, tales como el muestreo sistemático, el muestreo estratificado, el muestreo por conglomerados, entre otros. Cada uno de estos métodos de muestreo tienen un desarrollo teórico particular y la aplicación de cualquiera de ellos es conveniente realizarla con la asesoría de profesionales calificados de la estadística.

Muestreo No Probabilístico

El muestro no probabilístico, también llamado muestreo subjetivo o por conveniencia, se caracteriza porque en la elección de los elementos de la muestra interviene el conocimiento y la opinión de la persona que realiza la selección. Usualmente, la muestra se selecciona de Acuerdo con la conveniencia y comodidad de la persona. En este tipo de muestreo se ubican: muestreo por cuotas, muestreo bola de nieve, muestreo por juicio (opinión) y muestreo sin norma (por conveniencia).

Distribuciones Muestrales

• Muestreo aleatorio

El muestreo aleatorio es una técnica que permite obtener una muestra representativa de la población. Ésta se basa en el concepto de probabilidad, el cual marca que cualquier elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido y que la elección de cada elemento es independiente de cualquier selección previa. Los muestreos probabilísticos son de varios tipos, los cuales se describen a continuación.

• Muestreo aleatorio simple.

Cada elemento de la población tiene una oportunidad igual e independiente de ser seleccionado, para lo cual se le asigna un número. La muestra se determina con tablas de números aleatorios.

• Muestreo sistemático.

Se selecciona una muestra tomando cada k-ésima unidad de la población, una vez que las unidades de muestreo están numeradas o arregladas de alguna forma. La letra k es la razón de muestreo, esto es, la razón del tamaño de la población correspondiente al tamaño de la muestra.

Ejemplo. Al seleccionar una muestra de 40 unidades de entre una población de 1, 000, entonces k es 1000/40= 25, por lo que la muestra se obtiene tomando cada 25-gésima unidad de la población.

• Muestreo estratificado.

Implica dividir a la población en clases o grupos, denominados estratos. Las unidades incluidas en cada estrato deben ser relativamente homogéneas con respecto a las características a estudiar. Por ejemplo, se puede realizar un estudio para conocer la opinión de la población sobre un político determinado planteando una muestra estratificada por edades.

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