Examinando por Materia "Variables aleatorias"
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Publicación Acceso abierto Aplicación de la simulación Montecarlo dentro un plan de requerimiento de materiales para una empresa del sector farmacéutico.(Universidad del Valle, 2019) Nieves Chacón, Andrés Mauricio; Rojas Arroyave, Diego Fernando; Salazar Ramos, Andrés FelipeLos modelos de planeación de demanda pretenden configurar de forma sistemática la producción de cierto número de unidades para un horizonte de planeación definido, en el que se tienen en cuenta variables y parámetros de entrada y salida. Como su mismo nombre lo indica, tales modelos, tienen como punto de partida la demanda del cliente que se pronostica mediante métodos matemáticos, de los cuales se usa el que presente menor porcentaje de error o desviación, se analiza el tipo de planeación a realizar dependiendo de la fuerza de trabajo, subcontratación y costos incurridos, esto desde una perspectiva general que luego se desagrega en series de pasos, alcances y planes hasta obtener el plan sobre el cual se basa el presente trabajo de grado: Plan de Requerimiento de Materiales, que está relacionado con la materia prima que se va a utilizar para cumplir con la solicitud que demanda el plan de producción y que posteriormente dará respuesta a los clientes finales. Como se mencionó que la demanda se pronostica, esto da a entender, que los datos no son certeros, por ende, se considera que existe incertidumbre en las variables que se desee analizar. La incertidumbre ocasiona que exista sensibilidad en las medidas de desempeño del plan, debido a la aleatoriedad de los datos de entrada; no solo la demanda presenta incertidumbre (para efectos del presente trabajo, el MPS como plan de producción, será la variable con la cual se medirá el nivel de servicio del plan), puesto que existen otras variables, como el tiempo de espera del proveedor, recepciones programadas, desperdicios, que tendrán impacto en las variables de salida o las ya mencionadas medidas de desempeño como el costo o nivel de cumplimiento. El objetivo es analizar las variables que mayor relevancia tienen en estas medidas mediante un modelo de simulación aplicado a una empresa del sector farmacéutico.Publicación Acceso abierto Movimiento browniano e integración estocástica(Universidad del Valle, 2024) Agudelo Zapata, Natalia; Esquivel, LilianaEn este documento se estudia el movimiento browniano como base fundamental para presentar la integral de Itó y sus aplicaciones en las ecuaciones diferenciales estocásticas. El movimiento browniano es un tipo de proceso estocástico que modela ciertos fenómenos aleatorios como el recorrido de partículas en un fluido o las fluctuaciones en los precios de activos. El cálculo estocástico, basado en procesos de Wiener, extiende la teoría del cálculo a funciones aleatorias. Este trabajo está motivado en comprender de manera rigurosa el cálculo de Itó. Para ello, es fundamental estudiar la teoría de la probabilidad. Además, se explica con un alto nivel de detalle la integral de Itó y se estudia el teorema de existencia y unicidad de ecuaciones diferenciales estocásticas.Publicación Acceso abierto Uso de variables latentes para estimar el origen más probable de un evento sísmico(Universidad del Valle, 2019) Martínez Muñoz, Juan Camilo; Tovar Cuevas, Jose Rafael; Ospina Ostios, Lina MaríaEste trabajo de investigación presenta una propuesta metodológica para resolver el problema conjunto Hipocentro-Modelo de Velocidad considerando la forma probabilística y no lineal del problema inverso. La incertidumbre de los tiempos de arribo y modelos de velocidad es analizada y modelada por variables aleatorias que involucran la subjetividad e información externa de los datos y parámetros del fenómeno físico. El problema hacia adelante es descrito por la solución de la ecuación de onda para medios no homogéneos a través de la ecuación Eikonal o cálculo de tiempos de viaje de rayos sísmicos, considerando la metodología de Monte Carlo para diferentes escenarios de posición inicial y con¿guración de modelos de velocidad. La selección de focos probables considera las variables aleatorias construidas para los tiempos de arribo registrados por estaciones sismológicas y los tiempos de viaje aleatorios calculados. Las estimaciones obtenidas con la propuesta metodológica son validadas empíricamente usando el concepto de convergencia en probabilidad de sucesiones de variables aleatorias. Finalmente, la solución del problema conjunto Hipocentro-Modelo de Velocidad es resumida por los valores esperados de los las sucesiones de variables aleatorias de los parámetros hipocentrales y modelos de velocidad probabilísticosPublicación Acceso abierto Valoración de la robustez de la prueba T de frente a la heterogeneidad de varianza y la comparación con los métodos bootstrap y las pruebas aleatorizadas(Universidad del Valle, 2012) Espinosa Castro, Sandra Patricia; Urrutia Buenaños, Yamilec; Behar Gutiérrez, Roberto; Klinger Angarita, RafaelEn este trabajo se evaluara la robustez de la prueba t de student, mediante la comparación de los métodos bootstrap y las pruebas aleatorizadas; observando su comportamiento para diferentes valores de las varianzas en dos poblaciones en términos de la significancia estadística, a cada una de ellas se le simularan unas situaciones en las cuales habrá diferentes parámetros de variabilidad y a la vez un mismo parámetro de centramiento, el análisis se realizara a través del software estadístico R.2.9