propiedades de los números pseudo_aleatorios entre 0 y 1
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2. Pruebas Estadísticas p
Análisis de pruebas estadísticas básicas
Propiedades de los números ri.
En la sección anterior, se presentaron diversos algoritmos para c
resultante debe ser sometido a una serie de pruebas para vali
simulación.
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ra los Números Pseudo_aleatorios
nstruir un conjunto de ri, pero ése es sólo en primer paso, ya que el conjunto
ar si los números que lo integran son aptos para usarse en un estudio de
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Propiedades de los nú
Número ri
1 0.121178737
2 0.651298893
3 0.564361195
4 0.517281782
5 0.348448946
6 0.15035676
7 0.982396052
8 0.365842788
9 0.433872683
10 0.692291832
11 0.863717454
12 0.288325703
13 0.764176537
14 0.80121942
15 0.63677709
16 0.51009801
17 0.703409542
18 0.23230001
19 0.107062235
20 0.533580483
21 0.802767107
22 0.382642776
23 0.597519382
24 0.324778671 Histograma
25 0.377869147 Número de datos !""
26 0.608326059 #ango ".$%%&''"(%%
27 0.766660593 )ntervalos !"
Independencia. Esta es una propiedindependientes, de manera que pued
+omo podemos ver la gráca se mues
inclinada -con tendencia nótese que
correlación entre el número producido
23e qué manera se puede garanti4ar que los números ri son realm2+uáles son las características que los identican52+uáles son sus parámetros5 7a respuesta a las preguntas anteriores es muy importante, dado qgenerar los valores de cualquier variable aleatoria.
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28 0.946619252 >)+ "."$%%&
29 0.750188152
30 0.403539912
31 0.818826102 Intervalos I
32 0.453579509 ! "
33 0.469367401 8 ".!
34 0.135688496 ( ".835 0.992306585 ' ".(
36 0.442551863 9 ".'
37 0.48476863 & ".9
38 0.65429992 % ".&
39 0.670696035 : ".%
40 0.369029909 $ ".:
41 0.891756954 !" ".$
42 0.478577538
43 0.207471411
44 0.62836241145 0.193202805
46 0.377227025
47 0.210972121
48 0.996359227
49 0.354642747
50 0.832647125
51 0.583767413
52 0.074348922
53 0.213280532
54 0.3599287
55 0.091065687
56 0.610932779
57 0.367952755
58 0.739590143
59 0.338894816
60 0.247359904
61 0.746145443
62 0.865515158
63 0.585309539
64 0.821957325
65 0.856919016
66 0.247345878
67 0.140308505
68 0.150085208
69 0.344570219
70 0.423456034
71 0.555651427
72 0.78260987
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73 0.247295984
74 0.087905901
75 0.304405615
76 0.892676888
77 0.91153909
78 0.701998856
79 0.29400905180 0.0198014
81 0.734879268
82 0.521155669
83 0.305752434
84 0.641488732
85 0.385236617
86 0.274804633
87 0.89486428
88 0.413199264
89 0.54201668190 0.07844067
91 0.282491703
92 0.66711444
93 0.529538901
94 0.018715189
95 0.792407924
96 0.130896071
97 0.993343525
98 0.713411564
99 0.666550996
100 0.605559819
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eros pseudo aleatorios entre 0 y 1
ad muy importante, e implica que los números aleatorios no deben tener correlaciónn dispersarse uni*ormemente dentro de todo el espectro de valores posibles.
tra totalmente dispersa en los valores posibles, los puntos aparecen sin mostrar tende
en la ecuación la pendiente -/ está cercana a cero0 además, el coeciente de deter
y el orden en que aparece en la secuencia.
nte aleatorios entre " y !5
ue los números aleatorios serán utili4ados en la simulación para
" (" '" 9" &" %" :" $" !""
!/ < ".9((&%:&$"'
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7a gráca muestra uni*ormidad
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entre sí. Es decir, deben ser
cia, y aunque la recta se ve
inación sugiere que no 1ay
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% : $ !"
--
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7a prueba de medias consiste en determinar el promedio de los n números que contie
?osterior mente se calculan los límites de aceptación in*erior y superior con las ecuaci
o ' (% c ' ((
a ' !$ m ' !""
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. $% . ".$%$:
Bna de las propiedades que deben cumplir los números del conjunto ri, es que eldeterminar lo anterior es la llamada prueba de medias, en la cual se platea la siguient
Ci el valor de r se encuentra entre los limites de aceptación, concluimos que no se pue".9 con un nivel de aceptación de !;D.
Ejemplo 8.'. enere 8" números entre " y ! con los siguinetes parámetros para el alg
de aceptación de $9F@
P
ímit
Prueba de medias
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. %& . ".%&%%
. %% ".%%%: n
.$&
. ".$&$%
. 9% . ".9%9:
. !& . ".!&!&
8" (% r8" ".(%(%
+omo el valor del promedio@ r se encuentra entre los límites de acenúmeros tienen un valor esperado de ".9, con un nivel de aceptación de
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e el conjunto ri, mediante la ecuación siguiente.
nes siguientes@
".9%"%
valor esperado sea igual a ".9. 7a prueba que busca1ipótesis.
de rec1a4ar que el conjunto ri tiene un valor esperado de
ritmo lineal y realice la prueba de medias con un nivel
Hip/tesis
omedio de ri
es de aceptaci/n
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8" Nivel de aceptación $9F
8.9"F $%.9"F
".(%(':':&$
".&8&9!9!(!
GDH8
tación, se concluye que no se puede rec1a4ar que el conjunto de ri$9 porciento.
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3espúes se calculan los límites de aceptación in*erior y superior con las ecuacio
".":9$'%
".!''":$
Itra de las propiedades que debe satis*acer el conjunto de ri, es que sus núme
7a prueba que busca determina lo anterior es la prueba de varia4a, que estable
7a prueba de varian4a consiste en determinar la varia4a de los n números que c
Ejemplo 8.9. #eali4ar la prueba de varian4a a los 8" números ri del ejemplo 8.'.
varian4a de los números, y los límites de aceptación correspondientes@
Prueba de la variana
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"."($"&'
3ado que el valor de la varian4a J-r ".":9$9 está entre los límitespuede rec1a4ar que el conjunto de 8" números ri tiene una varian4a de !
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es siguientes@
ros tengan una vaian4a de !H!8.
e la siguiente 1ipótesis.
ontiene el conjunto ri, mediate la ecuación siguiente@
+onsidere que n 8" y D 9F, procedemos a calcular la
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de aceptación, podemos decir que no se!8 ".":(((
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7a prueba +1i;cuadrada busca determinar si los números del conju
#eali4a la prueba de c1i;cuadrada a los siguientes !"" numeros de
".('% ".:(8 ".$&& ".'%8 ".%$%
".$$( ".(%! ".%8$ "."&% ".!:$
".&%' ".&8: "."99 ".'$' ".'$'
".'8& "."9' "."88 ".%'8 ".&%'
".'& ".88' ".$$ ".%:& ".($(
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".(% ".(!' ".%(! ".%'8 ".8!(
".$"$ ".%&' ".$$$ ".("( ".%!:
".!%: ".9!& ".'(% ".($( ".8&:
+álculo para la prueba +1i;+uadrada
intervaloIi Ei
7) 7C
! ".""" ".!"" % !" ".$
8 ".!"" ".8"" $ !" ".!
( ".8"" ".("" : !" ".'
' ".("" ".'"" $ !" ".!
9 ".'"" ".9"" !' !" !.&
& ".9"" ".&"" % !" ".$
Bna de las propiedades más importantes que debe cumplir unacatamiento se 1an desarrollado pruebas estadísticas tales como l
de ambos casos, para probar la uni*ormidad de los números de un
-Ei;Ii8HEi
Pruebas de uni#
Prueba de i3c
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% ".&"" ".%"" !! !" ".!
: ".%"" ".:"" !' !" !.&
$ ".:"" ".$"" $ !" ".!
!" ".$"" !.""" !8 !" ".'
!"" 4.2
+omo el estadístico calculado de &.8 es menor al estadistico corre!&.$. En consecuencia, no se puede rec1a4ar que los números ri si
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nto ri se distribuyen uni*ormemente en el intervalo -", !.
un conjunto r con un nivel de conan4a de $9F.
".!"! ".&$& ".$&& ".'"' ".&"(
".$%% ".:'( ".9&8 ".9'$ ".$$8
".8(9 ".!%: ".%%9 ".%$% ".898
".:$: ".&'! ".&%' ".:8! ".!$
".'&! "."!! ".$%% ".8'& ".::!
".:%& ".%"% ".9&8 ".9&8 ".:8!
"."9% ".:!$ ".("( ".'"' ".&'
".'%8 ".&'! ".$'' ".8: ".&&(
".$(( "."9& ".'!9 ".:!$ ".'''
".!8( ".$'9 ".98% ".'9$ ".&98
n ' !""
m ' !"
Nivel de aceptación $9.""F
D 9.""F
+1i;cuadrada 14.+1(+5(
conjunto de números ri es la uni*ormidad. ?ara comprobar suas pruebas +1i;cuadrada y de Kolmogorov;Cmirnov. En cualquiera
conjunto ri es necesario *ormular las siguientes 1ipótesis@
rmidad
adrada
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pondiente de c1i;cuadrada con "."9 y con $ grados de libertad esuen una distribución uni*orme.
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Es recomendable aplicarla en conjuntos de ri pequeLos, por ejemplo, n
i 1 2 - ) , 4
i6n ".! ".8 ".( ".' ".9 ".&
ri "."( ".!! ".!( ".8! ".8& ".&9
$i31&6n " ".! ".8 ".( ".' ".9
7* $i6n&3ri "."% "."$ ".!% ".!$ ".8' ;"."973 ri3$$i31&6n& ;"."' "."8 ;"."' "."8 "."8 ".%
n !" !" !" !" !" !"
7* ".8'
73 !."'
7 1.0)
Jalor +ritico 3-".!,!" 0.-4( Cí, 3 3-".!,!", no siguen una di
?or tanto los datos sí siguen una distribución uni*orme pa
(. #ealice las pruebas de uniformidad para el conjunto de ri d
Kolgomorov;Cmirnov, con un nivel de conan4a del $"F.
Prueba 8olmogorov3!mirnov
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M 8".
5 ( + 10
".% ".: ".$ !
".&$ ".:$ ".$% ".$:
".& ".% ".: ".$
"."! ;"."$ ;"."% "."8".&: ".$: !."' ".$&
!" !" !" !"
tribución uni*orme
ra el conjunto de ri.
e !" números con el método de
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?ara probar la independencia de los números de un conjunto ri pri
#eali4ar la prueba de corridas arriba y abajo con un nivel de acept
".(' ".:( ".$& ".'% ".%$
".&% ".&8 "."9 ".'$ ".9$
".'& ".88 ".$$ ".%: ".($
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" ! ! " !
n ' '" Oco
n 31 ' ($
No. de corridas +o 8' Go
Nivel de aceptación $9.""F
9.""F
"."89
".$%9
1.+,++4)
7as dos propiedades más importantes que deben satis*acer loscontinuación 1ablaremos de las pruebas estadísticas que trata
independientes o, en otras palabras, si parecen pseudo aleatoriso.
D ?or tanto, coestándar panúmeros del
DH8 !;-DH8
Pruebas de ind
Prueba de corraba9
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ero es preciso *ormular las siguientes 1ipótesis@
ción del $9F al siguiente conjunto de números ri.
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".'8 "."9 "."8 ".%' ".&%
".!: ".%9 ".%( ".%$ ".8$
".(% ".(! ".% ".%' ".8!
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" " " ! "
" ! " ! "
" " ! ! "
8&.((((
&.%::$
0.(+,,
números de un conjunto ri son uni*ormidad e independencia. An de corroborar si los números en el intervalo de -", ! son
o el estadístico Go es menor que el valor de tablas de la normala G !.$&, se concluye que no se puede rec1a4ar que losonjunto ri son independientes.
pendencia
das arriba yo
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:
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#eali4ar la prueba de corridas arriba y abajo, con un nivel de acept
".:"$ "."'8 ".'(8 ".9(: ".889
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".!(& ".:99 ".'9( ".!$% ".'''
".&$8 "."99 ".(': ".(%( ".'(&".9&' ".%"$ ".$'& ".%9' ".&%%
! " " ! "
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n ' 9" Oco
no' 8(n1' 8% Go
No. de corridas +o 8! Ci el estadístic
Nivel de aceptación $9.""F , se concluye
9.""F
"."89 G
".$%9
31.+,++4)
D DH8
!;-DH8 DH8
?or tanto, compara G ;!.$conjunto ri son
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ación de $9F, al siguiente conjunto de números ri.
".:: ".&:: ".%%8 "."(& ".:9'
".%8! ".":% ".(9 ".%%$ ".':8
".%$$ ".:"$ ".&$! ".9'9 ".:9%
".8$ "."!9 ".:(' ".9$$ ".%8'".!8: "."!8 ".'$: ".& ".$!(
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" " " ! !
89.('""
!8.":9'31.2)()
o de Go esta *uera del intervalo
ue los números del conjunto ri no son independientes.
G
;!.8':' 1.+,++4)
!;-DH8
o el estadístico Go esta entre los valores de tablas de la normal estándar& y !.$&, se concluye que no se puede rec1a4ar que los números delindependientes, con un nivel de conan4a de $9F.
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+lasicación
"."&!'! ".%8':' ".$'!"% ".9&%&& ".!''!! ".:%&': "."&!'!
".:!%$8 ".':$$$ ".!:9$" "."&"&" ".!!88( ".&'%$' ".:!%$8
".98$9( ".9"9"8 ".("''' ".%"&:: ".89(9% ".(!999 ".98$9("."'!8% ".%('%" ".8:!"( ".$$(&% ".''9$: ".%($$% "."'!8%
".8%:!( ".&8!:8 ".:89%: ".&9$8( ".9!':( "."$"$$ ".8%:!(
m
Nivel de aceptación $9.""F +álculos de l
D 9.""F
. de 7. & +ategorías
+1i;cuadrada 12.,+14 >3
!?
8? >?
>
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Q
n
#eali4ar la prueba póPer, con un nivel de aceptación de $9F, a los
siguientes (" números entre cero y uno, con cinco decimales.
El estadístico ("."$%" es mayor que el estadísticocorrespondiete de la c1i;cuadrada@
!8.9$. En consecuencia, se rec1a4a que los números del
conjunto ri son independientes.
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!? ".%8':' !? ".$'!"% >3 ".9&%&& > ".!''!! >?
>3 ".':$$$ > ".!:9$" >3 "."&"&" >? ".!!88( 8?
!? ".9"9"8 8? ".("''' > ".%"&:: !? ".89(9% !? >3 ".%('%" !? ".8:!"( >3 ".$$(&% !? ".''9$: !?
>3 ".&8!:8 !? ".:89%: !? ".&9$8( >3 ".9!':( >3
%
prueba póPer
Ii ?robabilidad Ei --Ei;IiR8HEi
: ".("8' $.! ".!8&%
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' "."%8" 8.8 !.9&%'
" ".""'9 ".! ".!(9"
" "."""! " ".""("
(" -0.0+50
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".:%&': !?
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#eali4ar la prueba de series a los siguientes (" números, con un nivel de conan4a
".:%8 ".$9" ".('( "."9: ".(:'
".8!$ "."'! "."(& ".8!( ".$'&
".9%" ".:'8 ".%"& ".:"$ ".(""".&!: ".!98 ".'&8 ".""9 ".8"(
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!9 ".%"&" ".'&8" +álculo de la prueba de series
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8: ".8"(" ".:&:" Nivel de aceptación $9.""F
8$ ".:&:" ".:%$" D 9.""F
(" ".:%$" +1i;cuadrada 5.(1
Irdenados -/, y ri, ri<!
El valor de tablas +1i;+uadrada igual a !9.9!
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%.$(, por lo cual no podemos rec1a4ar la 1ipóte
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e $9F.
El número de cuadrantes es aquel valor que tenga rai4 cuadrada e/acta más pro/imo al
+1i;+uadrada --Ei;IiR8H-Ei
8.'$!'
8.'$!'
".&$:(
8.'$!'
".8!99
9.(:%$
".&$:(
9.(:%$
(.:"!%
2-.44 Est. de prueba +1i;+uadrada
es mayor que el error total de
".9""" !.""""""" ".(((" ".&&&" ".$$$"
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valor de m.
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8.'. Oetodo de Oonte+arlo
#esusltados ! 8 ( '
Aleat. #
" ".!&% ".((( ".9"" ".&&%
Cimulador@ ! Ibtenermos un aleatorio0 8 7o ubicamos en un subinterval
y vemos el resultado que le corresponde.
?or ejemplo@
Aleatorio #esultado
r Cimulado
".&'( '
".:$% &
".""8 !
Colucion
Aleatorio #esultado
r Cimulado
".&(' '
".:$% &
".""8 !
8.'.! Cimulacion de procesos aleatorios
El patron aleatorio que regula un comportamiento al a4ar puede ser dete
?or analogia con los juegos de a4ar del casino de Oontecarlo, enun sistema que tenga al menos un comportamiento dominado p
Simulacion de tipo Montrecarlo; por e/tension, al procedimiento dcomo metodo de Oontecarlo.
+ualquier patron aleatorio -Normal, Sinomial, E/ponencial, tablapuede imitar en una computadora a partir de un generador seudo
un volado sabemos que el c1ance de que caiga TaguilaT es ".9*acilmente simulado asi@ ! Ibtenemos un aleatorio r0 8 r:'162
contrario TsolT.
?ara el resultado de lan4ar un dado@
Ejemplo 8" En ve4 de ejecutar TmanualmenteT el simulador de ar
de E/cel
olivare;C)-+'8M!H&,!, C)-+'8M8H&,C)-+'8M(H&,(,C)-+'8M'H&,',9H&,9,&
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por alguno de los siguientes procedimientos
Colucion
Ouestra sobre ventas semanal
: 9 ' ' &
& 9 & & 9
9 % & 9 '
& ' % 9 :
7a ordenamos en una distribucion de *recuencias
minimo '
ma/imo :
Jenta U semanas Vrecuencia Vrecuencia
semanal relativa acumulada
' 9 ".!89 ".!89
9 !" ".89 ".(%9
& !9 ".(%9 ".%9
% % ".!%9 ".$89
: ( "."%9 !
'"
Ceudo 3emanda
aleatorio simulada
r -p4a
M".!89 '
".!89,M".(%9 9
".(%9, M".%9" &".%9", M".$89 %
" $89 :
El simulador solicitado de la demanda semanal es@
! ?or la naturale4a del evento. El resultado de un dado debe corrediscreta uni*orme entre los enteros del ! la &0 la probabilidad de ca
8 +on base en la opinion de Te/pertosT.
( )n*erido de una muestra. Esta puede provenir de registros 1istbien de mediciones de campo.
Ejemplo 8! 3enir un simulador de la demanda semanal dere*accionaria ?erico -leer el documento Acumuladores. doc suponi
manera similar a la venta semanal de acumula
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Colucion 3atos
punto de reorden >amaLo de pedido :"
?rom. >otal ?rom ' sem ?unto de reorden 8"
9.:89 8(.( >iempo de espera '
)nventario inicial 9"
U U 3emanda Jenta )nventario
semanas Aleatorio -p4a -p4a nal -p4a
" 9"
! ".&%! & & ''
8 ".("8 9 9 ($
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8$ ".8'& 9 9 9!
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(8 " 9&$ & & ((
Ejemplo 88 #eali4ar la simulacion de la venta de acumuladores dde revision continuada del invetario de acumuladores, con los
descripcion.
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e probabilidades, etc seleatorio. ?or ejemplo, en
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riba, 1a4lo con la *ormula
8,)-+'8M
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p4a pr U ciclos con *altante 98
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Colución
#iesgo simulado de décit
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8: "."!%& "."88$ "."!%9 "."!"9
?unto dereorden
Ejemplo 8(.; Aumenta la simulación a por lo menos 9"" ciclcambiar el punto de reorden, con varias replicas de riesgo sicada caso, 1asta encontrar a quiél en el que dic1o riesgo sati