adquisición y análisis de simuacdatos de entrada (1)
TRANSCRIPT
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
1/22
Adquisición y análisis de datosde entradaIng. Luis Clemente
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
2/22
Agenda Adquisición de datos Muestreo Análisis de datos
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
3/22
Generación de variables aleatorias
Proceso real Modelo
n – sub procesos
ariablesaleatorias
!"merosaleatorios
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
4/22
Generación de variables aleatorias
Análisis dedatos
Generación devalores de la
variablealeatoria
Para cada variable aleatoria del sistema se sigue el siguienteproceso
A#ustedistribución
Levantamientoin$o
ariablealeatoria
Ri!"meroaleatorio
xialores de la
variable %&A!'()&MACI*!
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
5/22
Adquisición de datos Identi+car información a ser relevada para construir un
modelo adecuado
,l proceso de adquisición de datos presenta las siguientesetapas
-uenmodelo
-uenos
datos
-uenosresultad
os
-uenmodelo
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
6/22
Identi+car datos necesarios eterminar qu/ datos son relevantes en cada etapa del
proceso
,s aconse#able el empleo de ujogramas o conceptualizarel ujo del sistema sobre el plano para determinar qu/in$ormación es necesaria
Ejemplo0 proceso de atención en una agencia bancaria
Aquellos datosnecesarios para replicar
correctamente laoperatividad del sistema
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
7/22
Identi+car datos necesarios
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
%iempo entrellegadaspuerta 1
%iempo entrellegadaspuerta 2
%ama3o degrupo puerta 1
%ama3o degrupo puerta 2
%iempotraslado A%M 4
plata$orma
%iempotraslado A%M 4
ventanilla %iempotraslado
ventanilla 4 plt$
Probabilidad deir a canal al
llegar
Probabilidad deir luego a otrocanal
5 deplata$ormasatendiendo
%iempo detransacción
A%M
%iempo deservicio
ventanilla
%iempo de uso
plata$orma
Capacidad de
asientos6+la
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
8/22
Clasi+car los datos Los datos pueden clasi+cados en tres tipos0
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
ariables aleatorias• ,78iben variabilidad signi+cativa por $actores nocontrolables del sistema
Proporciones o probabilidades•
&epresentan divisiones en el 9u#o del sistema• Asociado a selección de alternativas
atos determin:sticos• !o tienen variedad signi+cativa o siempre son
constantes en el sistema
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
9/22
Clasi+car los datos ,#emplo
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
%iempo entrellegadas
puerta 1
%iempo entrellegadas
puerta 2 %ama3o de
grupo puerta 1
%ama3o degrupo puerta 2
%iempotraslado A%M 4
plata$orma
%iempotraslado A%M 4
ventanilla
%iempotrasladoventanilla 4 plt$
Probabilidad deir a canal alllegar
Probabilidad deir luego a otro
canal
5 deplata$ormasatendiendo
%iempo detransacción
A%M %iempo de
servicioventanilla
%iempo de usoplata$orma
Capacidad deasientos6+la
ariable aleatoria
Proporciones
ato determin:stico
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
10/22
eterminar la cantidad ,l cálculo del tamaño de muestra ;cantidad de datos a
relevar< de cada variable dependerá de la clasicación anterior
Identi+cardatos
necesarios
Clasi+car losdatos
eterminar lacantidad de
datos
adecuados
ariables aleatorias• 'e emplea la $órmula de tamaño de muestrapara la estimación de la media
Proporciones o probabilidades•
'e emplea la $órmula de tamaño de muestrapara la estimación de la proporción
atos determin:sticos• !o se requiere cálculo de tama3o de muestra.
-asta con un solo dato que es constante
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
11/22
Muestreo %/cnica para la selección de una muestra a partir de una
población
'e espera que las propiedades de la muestra sean
extrapolables a la población ,s posible cumplir ciertos requisitos para el resultado sea
representativo con una probabilidad alta ,7isten di$erentes t/cnicas de muestreo= siendo el muestro
aleatorio simple el que usaremos A continuación se revisarán los m/todos de cálculo del
tama3o de muestra para estimar tanto la media como lasproporciones
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
12/22
,stimación de la media1. %omar una muestra piloto de al menos 30 datos y
calcular la media y la varian>a muestral
2. Calcular el tama3o de muestra a partir de
0 tama3o de muestra con población in+nita
0 error muestral de estimación. 'i se desconoce = entonces
error porcentual= debe ser menor a ?@
. 'olo si la población es nita= es decir corregir el tama3ode muestra anterior con la $órmula
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
13/22
,stimación de la proporción1. %omar una muestra piloto de al menos 30 datos y
calcular la proporción esperada
2. Calcular el tama3o de muestra a partir de
0 tama3o de muestra con población in+nita
error porcentual= debe ser menor a ?@
. 'olo si la población es nita= es decir corregir el tama3o
de muestra anterior con la $órmula
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
14/22
Consideraciones ,n caso de contarse con una - 8istórica= debe
seleccionarse una muestra piloto inicial de $orma aleatoria yseguir el procedimiento. na ve> obtenido el tama3o de
muestra= este debe ser muestreado aleatoriamente en la - ,n el caso de estimación de la proporción puede obviarse el
tomar una muestra piloto y asumir que na ve> obtenida la muestra +nal0
Variables aleatorias es necesario reali>ar el anlisis de datos para
identi+car qu/ distribución teórica a#usta a los datos !roporciones las proporciones se estiman a partir de la muestra
nal. !o es necesario aplicar análisis de datos
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
15/22
Análisis de datos 'olo se aplica a los datos que son del tipo variable
aleatoria
'e busca determinar cuál es la distribución de probabilidad
que corresponde a cada variable previamente identi+cada ymuestreada La idea es poder luego ;ya conociendo la distribución<
simular nuevos valores empleando las $órmulas aprendidasde generación de variables aleatorias
A#ustedistribución
Levantamientoin$o
ariablealeatoria
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
16/22
Metodolog:a
C10 %ipo devariable
C20 Prueba aaplicar C0 P4value
'e empleará la 8erramienta "nput #nal$zer % 'i bien la 8erramienta 8ará los cálculos matemáticos= es
necesario recordar ciertas consideraciones para el análisis
'e tendrán en cuenta los siguientes criterios para concluirsi los datos siguen o no una distribución teórica
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
17/22
%ipo de variable a anali>ar 'olo deberán probarse las distribuciones que apliquen
seg&n la naturaleza de la variable ;discreta o continua<
C10 %ipode
variable
C20 Pruebaa aplicar
C0 P4value
'istribuciones 'iscretas
Geom/trica
-inomial
Poisson
'istribuciones (ontinuas
ni$orme
Gamma
%riangular
Deibull
,7ponencial!ormal
,rlang
Lognormal
-eta
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
18/22
Prueba de bondad de a#uste ,stos son los criterios para seleccionar una u otra prueba
%ama3o de
muestra
%ipo de
variable
Eolmogorov'mirnov
C8i4cuadrado
'olo variablesaleatoriascontinuas
ariablesaleatorias
continuas ydiscretas
Cualquier valor
Por lo menos Fdatos
C10 %ipode
variable
C20 Pruebaa aplicar
C0 P4value
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
19/22
P4value ,l pvalue es la probabilidad de obtener un resultado al menos tan
extremo como el obtenido suponiendo que la )ipótesis nula escierta
'i el pvalue * + entonces no )a$ evidencia para rec)azar la8ipótesis nula
)H)0 #l menos una prueba de bondad de ajuste debe norec)azar la 8ipótesis nula para a+rmar que los datos siguen ladistribución propuesta
C10 %ipode
variable
C20 Pruebaa aplicar
C0 P4value
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
20/22
&esultados posibles del análisis
na sola distribución a#usta a la muestra• ,mplear la distribución 8allada para simular la variable aleatoria
arias distribuciones a#ustan a la muestra• 'eleccionar la distribución de menor error cuadrado
!inguna distribución a#usta a la muestra• ,mplear una distribución emp:rica continua o discreta seg"n el
tipo de variable
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
21/22
Procedimiento para distribución
emp:rica 'i es una variable discreta se anali>an todos los valores
posibles. e lo contrario= es necesario agrupar los datos porintervalos
'e calcula la probabilidad acumulada de cadaintervalo6valor La generación de valores simulados se reali>a a partir del
m/todo de la transformada inversa
Valor,recuenci
a,recuencia relativa
,recuenciaacumulad
a1 1 .1? .1?2 2J .2 .K 2F .2K .J 1F .1K .K?? 12 .12 .F
J .J 1.
"ntervalo,recuenci
a,recuencia relativa
,recuenciaacumulad
a 1 1K .1? .1? 1K 2 F .2 .? 2 J K .1K .?J J J2 N .1N .N1 J2 ? N? .1N .KK
? ?K O ?J .12 1.
-mp.rica 'iscreta /'"(1-mp.rica (ontinua
/(241
-
8/18/2019 Adquisición y Análisis de simuacDatos de Entrada (1)
22/22
Adquisición y análisis de datosde entradaIng. Luis Clemente