10 Questions
¿Cuál es la técnica de simulación que implica la modelización de sistemas que evolucionan con el tiempo a través del surgimiento de eventos específicos?
Simulación de Eventos Discretos
¿Cuál es la función del valor p en la inferencia estadística?
Medir la probabilidad de observar el estadístico de prueba (o más extremo) bajo la hipótesis nula
¿Cuál es el proceso de asegurarse de que un modelo sea una buena representación del sistema real?
Validación
¿Cuál es el propósito de la verificación en la validación de modelos?
Asegurarse de que el modelo sea implementado correctamente
¿Cuál es el nombre del proceso de ajustar los parámetros del modelo para que coincidan con los datos del mundo real?
Calibración
¿Cuál es la estructura básica de un modelo?
Entradas, Procesamiento, Salidas
¿Cuál es el nombre del proceso de diseñar experimentos para probar hipótesis?
Diseño de experimentos
¿Cuál es el nombre del proceso de analizar cómo los cambios en las entradas afectan las salidas?
Análisis de sensibilidad
¿Cuál es el nombre del proceso de traducir un modelo en un programa de computadora?
Implementación de un modelo
¿Cuál es el nombre del proceso de explorar las relaciones entre las entradas y salidas?
Metodología de superficie de respuesta
Study Notes
Simulation Modeling
Simulation Techniques
- Discrete Event Simulation: modeling systems that evolve over time through the occurrence of specific events
- Monte Carlo Simulation: using random sampling to solve mathematical problems
- System Dynamics Simulation: modeling complex systems with feedback loops and stocks and flows
Statistical Hypothesis Testing
Statistical Inference
- Null Hypothesis: a statement of no effect or no difference
- Alternative Hypothesis: a statement of an effect or difference
- Test Statistic: a measure of how extreme the data is under the null hypothesis
- P-Value: the probability of observing the test statistic (or more extreme) under the null hypothesis
- Type I Error: rejecting the null hypothesis when it is true
- Type II Error: failing to reject the null hypothesis when it is false
Model Validation
- Verification: ensuring the model is implemented correctly
- Validation: ensuring the model is a good representation of the real system
- Calibration: adjusting model parameters to match real-world data
Structure of a Model
- Inputs: variables that affect the system
- Processing: the logic and rules that govern the system
- Outputs: the results of the system
Formulating a Computer Program
- Algorithm: a step-by-step procedure for solving a problem
- Programming Language: a set of instructions for a computer to execute
- Model Implementation: translating the model into a computer program
Designing Simulation Experiments
- Experimental Design: planning and conducting experiments to test hypotheses
- Response Surface Methodology: exploring the relationships between inputs and outputs
- Sensitivity Analysis: analyzing how changes in inputs affect outputs
Test your knowledge of simulation modeling concepts, including simulation techniques, statistical hypothesis testing, model validation, and more. Covering the basics of simulation modeling, this quiz is perfect for beginners and experts alike.
Make Your Own Quizzes and Flashcards
Convert your notes into interactive study material.
Get started for free
