Glosario Puede tener cero o más elementos de entrada

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A

lgoritmo: un algoritmo se puede definir como una secuencia de instrucciones que representan un modelo de solución para determinado tipo de problemas o como un conjunto de instrucciones que realizadas en orden conducen a obtener la solución de un problema.  

Las características que deben tener los algoritmos son:

• Preciso
• Definido
• Finito
• Puede tener cero o más elementos de entrada
• Debe producir un resultado

I

nteraciones: Conjunto de teorías y técnicas relativas al diálogo entre la persona y el ordenador.

M

odelo: un modelo puede ser una representación abstracta de fenómenos y procesos en donde serán explicados. Existe una clasificación de modelos:

• Un modelo claro es el modelo científico el para el cual es necesario plantear ciertas hipótesis.
• Modelos físicos en donde se puede distinguir entre modelos teóricos y prácticos que son una representación del objeto o fenómeno a estudiar permitiendo estudiar el comportamiento de los mismos en distintas situaciones.
• Modelos matemáticos que buscan representar fenómenos atravesó de una formulación matemática.
• Modelos gráficos que atreves de recursos gráficos se realiza una representación de datos.
• Modelo análogo utilizado para validar hipótesis.
• Modelo conceptual son mapas de conceptos abstractos que representan los fenómenos a estudiar incluyendo suposiciones que permiten idealizar el resultado del modelo.

P

arámetro: un parámetro es un número que se obtiene a partir de datos de una distribución estadística. Estos son útiles para sintetizar la información dada.

S

Imulación: la simulación es el desarrollo de un modelo lógico-matemático de un sistema de tal forma que se obtiene una imitación de la operación en vivo de un sistema atreves del tiempo. Este es realizado a mano o computadora, la simulación involucra la generación de una historia artificial de un sistema.

V

ariable: una variable se puede definir como todo aquello que se puede medir o controlar y estudiar en una investigación o estudio. Por ello es importante que al iniciar una investigación determinar cuáles son las variables.

Bibliografía.

Algoritmos. (15 de Septiembre de 2017). Obtenido de http://ing.unne.edu.ar/pub/informatica/Alg_diag.pdf

Siumulación. (2011). En M. Azarang, SIMULACIÓN Y ANÁLISIS DE MODELOS ESTOCÁSTICOS (pág. 46). México: Mc Grae Hill.

Univerdidad Andres Bello. (15 de Septiembre de 2017). Obtenido de Variables: http://mey.cl/apuntes/variablesunab.pdf

Real Academia Española. Parámetro (16/09/17).

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