reflejara con detalle la mecánica de un sistema complejo a partir de
los datos muestreados constituiría una tarea complicada que reque-
riría personal especializado y una inversión en tiempo considerable,
y repercutiría fuertemente sobre el coste del proyecto.
El uso de funciones de distribución de probabilidad simplifica
altamente la tarea de modelado. Los modelos de simulación de
sistemas orientados a eventos discretos se desarrollan combinando
los valores generados por el simulador que pueden caracterizar
un determinado evento, y ecuaciones o grafos que permiten for-
malizar las posibles relaciones entre dichos eventos y el nuevo es-
tado del sistema.
Identificación de las propiedades estadísticas
Un método para poder describir las propiedades estadísticas de
una muestra consiste en especificar la probabilidad de aparición
que tiene cada uno de los datos recogidos en la muestra. Para ello,
es posible disponer de un conjunto de herramientas comerciales
que facilitan tanto la construcción de un histograma (Figura 3.2),
en el cual se recoge la frecuencia de aparición de cada uno de los
datos, como la parametrización de una función de densidad de
probabilidad cuyas propiedades estadísticas sean lo más similares
posible a la muestra con la que se trabaja.
IMPORTANCIA DE LOS DATOS 31
Figura 3.2. Histógrama y función de densidad
de probabilidad ajustada.
0,5
0,2
0,07,0 8,2 9,4 10,6 11,8 13,0