Análisis de output en el largo plazo utilizando métodos de remuestreo bootstrap.
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Date
2014
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Abstract
Una de las áreas más importante de la simulación es el estudio del output para poder sacar conclusiones de los problemas modelados. En la actualidad existe una amplia gama de métodos utilizados para este propósito, pero curiosamente el bootstrap, uno de los métodos estadísticos más usados para análisis de datos, no es uno de ellos. En esta tesis se estudia el uso de métodos de bootstrap para análisis de output de modelos de simulación en el largo plazo con el objetivo de presentar a la comunidad científica la plusvalía de estos. Para esto se experimenta con el método bootstrap y variantes de este para datos correlacionados: el moving block bootstrap (MBB) y el threshold bootstrap (THB). Para analizar estos métodos se crearon dos modelos de simulación y los resultados se compararon a los obtenidos con método de réplicas independientes (RI). El primero modelo es un MjMj1 donde se pudo probar los métodos en un ambiente controlado. El segundo es un modelo de simulación que representa una problemática real, y en el cual se pretende mostrar el uso práctico de estos métodos. Con los experimentos realizados se pudo mostrar que los métodos bootstrap son una alternativa atractiva a la hora de analizar el output de una simulación. En ambos modelos los tiempos de cómputo de estos métodos fueron muy superiores a los de RI, siendo entre 9 y 47 veces más rápidos. Además, en ambos modelos se obtuvieron estimadores de alta calidad, con errores relativos cercanos al 2% y al 1%. Por lo tanto, los métodos de remuestreo deberían empezar a ganar más terreno en el campo de la simulación.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2014