Estadística Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.
SIMULACIÓN Y LÍNEAS DE ESPERA - 801610
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 0825 - GRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA (2009-10)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG12 Preocupación por la calidad de su trabajo
Específicas
CE5 Descubrir patrones de comportamiento en los datos
CE6 Diseñar y planificar un estudio estadístico para la resolución de un problema real
CE7 Describir situaciones con comportamiento aleatorio
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación
CE6 Diseñar y planificar un estudio estadístico para la resolución de un problema real
CE7 Describir situaciones con comportamiento aleatorio
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
5
Breve descriptor:
Concepto de número aleatorio y sus aplicaciones prácticas. Generación de variables y vectores aleatorios. Generación de procesos aleatorios. Métodos de Montecarlo. Análisis estadístico de datos simulados
Fundamentos de procesos de Poisson. Procesos de nacimiento y muerte. Características numéricas de los sistemas de colas. Modelos clásicos de colas.
Requisitos
Haber cursado: Azar y probabilidad, Probabilidad y procesos dinámicos, Estimación I y II, Software estadístico II.
Contenido
- Concepto de número aleatorio y sus aplicaciones prácticas.
- Generación de variables y vectores aleatorios. Métodos de Montecarlo.
- Generación de procesos aleatorios.
- Técnicas de reducción de la varianza. Análisis estadístico de datos simulados.
- Fundamentos de procesos de Poisson.
- Proceso de nacimiento y muerte.
- Características numéricas de los sistemas de colas. Fórmula de Little.
- Modelos clásicos de colas.
Evaluación
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua.
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
Descripción de la evaluación continua: a lo largo del semestre se realizarán dos controles parciales con los que se podrá superar la asignatura, siempre que la puntuación de ambos sea superior a 5 puntos.
Si la asignatura no se supera en la evaluación continua se podrá aprobar mediante el examen final ordinario o extraordinario, cuyas fechas y aulas pueden consultarse en la web de la Facultad de Estudios Estadísticos.
Los estudiantes a tiempo parcial, o los que no hayan participado en la evaluación continua a lo largo del curso, podrán presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno tiene la opción de superar la asignatura por evaluación continua.
Cualquier alumno tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.
Descripción de la evaluación continua: a lo largo del semestre se realizarán dos controles parciales con los que se podrá superar la asignatura, siempre que la puntuación de ambos sea superior a 5 puntos.
Si la asignatura no se supera en la evaluación continua se podrá aprobar mediante el examen final ordinario o extraordinario, cuyas fechas y aulas pueden consultarse en la web de la Facultad de Estudios Estadísticos.
Los estudiantes a tiempo parcial, o los que no hayan participado en la evaluación continua a lo largo del curso, podrán presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
Bibliografía
ABAD, R. C., Introducción a la simulación y a la teoría de colas. Netbiblo.(2002)
GROSS, D., HARRIS, C.M. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley (1998)
RIOS, D. et al., Simulación: métodos y aplicaciones. Ra-ma (1997)
ROSS, S., Simulation Academic Press ( 2002)
WINSTON, W. L., Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos. Grupo Editorial Iberoamericana (1994)
GROSS, D., HARRIS, C.M. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley (1998)
RIOS, D. et al., Simulación: métodos y aplicaciones. Ra-ma (1997)
ROSS, S., Simulation Academic Press ( 2002)
WINSTON, W. L., Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos. Grupo Editorial Iberoamericana (1994)
Otra información relevante
La información detallada de la asignatura estará disponible en el Campus Virtual.
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
TÉCNICAS DE GESTIÓN EN PROCESOS INDUSTRIALES | MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE REDUCCIÓN DE COSTES Y MEJORA DE LA PLANIFICACIÓN |
Grupos
Actividades prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 09/09/2024 - 20/12/2024 | MIÉRCOLES 09:00 - 11:00 | - | MARIA JESUS LOPEZ HERRERO |
Grupo tarde B | 09/09/2024 - 20/12/2024 | JUEVES 18:00 - 20:00 | - | MARIA GAMBOA PEREZ |
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 09/09/2024 - 20/12/2024 | LUNES 11:00 - 13:00 | - | MARIA JESUS LOPEZ HERRERO |
Grupo tarde B | 09/09/2024 - 20/12/2024 | LUNES 18:00 - 20:00 | - | MARIA GAMBOA PEREZ |