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Descripción
Mapa Mental por jsbejarano, actualizado hace más de 1 año
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Creado por jsbejarano
hace más de 10 años
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Elementos clave para garantizar
el éxito de una simulación
- Tamaño insuficiente de la corrida
- Variables de respuesta mal definidas
- Si no se elige la variable adecuada, el resultado no nos permitirá una adecuada toma de decisiones
independientemente de la calidad del modelo seleccionado.
- Errores al establecer las relaciones
entre las variables aleatorias
- Comúnmente se olvidan las relaciones entre las variables aleatorias que contiene el modelo durante la
programación
- Errores al determinar el tipo de
distribución asociado a las variables
aleatorias del modelo
- Falta de un análisis estadístico de
los resultados
- Uso incorrecto de la información
obtenida
- Falta o exceso de detalle en el
modelo
- En muchas ocasiones un proceso se simplifica tanto que tiende a verse como "caja negra" que
nos impide ver que ocurre en el interior.
- En muchas ocasiones un proceso se simplifica tanto que tiende a verse como "caja negra" que
nos impide ver que ocurre en el interior.
- Hay ocasiones en que la información recolectada y sobre la cual se basará el estudio se usa
incorrectamente, esto en parte por el formato en el cual se presentan los datos
- Falta o exceso de detalle en el
modelo
- Es algo frecuente que un modelo de simulación sea criticado por la creencia general de que es una
herramienta diseñada para la optimización
- Uso incorrecto de la información
obtenida
- Es un problema de una naturaleza similar al descrito anteriormente, solamente que en este
caso el error se comete en las distribuciones inadecuadas.
- Falta de un análisis estadístico de
los resultados
- Comúnmente se olvidan las relaciones entre las variables aleatorias que contiene el modelo durante la
programación
- Si no se elige la variable adecuada, el resultado no nos permitirá una adecuada toma de decisiones
independientemente de la calidad del modelo seleccionado.
- Es importante que las variables aleatorias sean estables para así obtener conclusiones estadísticas
válidas
- Variables de respuesta mal definidas
- No es posible asegurarnos de que un modelo para
realizar una simulación sea 100% efectivo
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