| Revista: | Computación y sistemas |
| Base de datos: | |
| Número de sistema: | 000560819 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Argüelles Arellano, María del Consuelo1 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de Zacatecas, Zacatecas. México |
| Año: | 2023 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 27 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 835-850 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en español | La simulación de sistemas con variables aleatorias de distribución discreta o continua es una técnica muy útil en muchas situaciones en las que es necesario analizar el comportamiento de sistemas complejos en los que algunas variables tienen una distribución de probabilidad y se comportan de forma aleatoria. Esta técnica se utiliza para modelar la incertidumbre y analizar cómo afecta el comportamiento del sistema, evaluar diferentes escenarios y tomar decisiones basadas en datos, reducción de riesgos y costos asociados con la implementación de cambios en el sistema, identificar problemas y cuellos de botella, mejorar el rendimiento con resultados más eficientes y productivos en un sistema. La simulación de sistemas con variables aleatorias de distribución probabilística es una técnica muy útil para modelar sistemas complejos en los que algunas variables tienen una distribución discreta o continua y se comportan de forma aleatoria. Esta técnica permite a los usuarios evaluar diferentes escenarios, reducir riesgos, identificar problemas, mejorar el rendimiento y tomar decisiones basadas en datos. |
| Resumen en inglés | The simulation of systems with random variables of a discrete or continuous distribution is a very useful technique in many situations in which it is necessary to analyze the behavior of complex systems in which some variables have a probability distribution and behave randomly. This technique is used to model uncertainty and analyze how it affects the behavior of the system, evaluate different scenarios and make decisions based on data, reduce risks and costs associated with the implementation of system changes, identify problems and bottlenecks, improve performance with more efficient and productive results in one system. The simulation of systems with random variables of probabilistic distribution is a very useful technique to model complex systems in which some variables have a discrete or continuous distribution and behave randomly. This technique allows users to evaluate different scenarios, reduce risks, identify problems, improve performance, and make data-driven decisions. |
| Palabras clave: | Simulación de sistemas, Generación de variables aleatorias, Ingeniería de sistemas, Modelos de simulación |
| Keyword: | Systems simulation, Random variable generation, Systems engineering, Simulation models |
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