Borrador de un libro introductorio a Matplotlib (ahora mismo se ha integrado a Python para ingenieros)
Descripción: Diagnostico de los problemas para el desarrollo de sistemas de información
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Descripción de las formas de describir un algoritmo: * Narrativa * Diagrama de flujo * PseudocódigoDescripción completa
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UNA DESCRIPCION BREVE DEL PROBLEMA A TRATAR El modelo de simulación que se ha de implementar para determinar la probabilidad que tan viable es la introducción de un nuevo modelo de acuerdo a las estadísticas y resultados que tan beneficio seria para la empresa Como todo modelo de simulación simulación este se encarga de analiza y entregar entregar unos resultados de viabilidad al momento de lanzar en este caso un equipo informatico; para el cual se desarrolla un prototipo que simula
El resultado que se obtenga en el proceso de generar o implementar un modelo que genere resultados de La simulación 1. Una breve descripción del problema. Para obtener un resultado resultado económicamente económicamen te viable y rentable al momento de lanzar un producto informático al mercado se utilizan diferentes métodos de simulación con el fin de obtener unos resultados probabilísticos y estadísticos que al momento de analizarlos nos dejan ver si el prototipo empleado al momento de realizar la simulación fue el adecuado, tanto viabilidad presupuestal como rentabilidad; en este caso lo que se quiere es como hacer el mejor uso de dichos resultados para estimar el riesgo de fracaso. 2. Los supuestos utilizados para las variables Aleatorias. Teniendo en cuenta los diferentes escenarios desarrollados para obtener distintos resultados a distintos problemas problemas con el fin de hallar un posible valor de utilidad o perdida. Los más importantes mencionados en el texto. Costo de mano de obra directa Costo de los componentes componentes Demanda del primer año De acuerdo a esto calcular la utilidad resultante; luego generar más escenarios o entradas probabilísticas y calcular indistintos valores que simulen la utilidad de manera aleatoria y sucesiva. Por lo tanto se genera la distribución de probabilidad discreta. 3. Los escenarios considerados y su efecto en las distribuciones distribuciones o los parámetros. parámetros. La simulación de Monte Carlo nos enseña dos escenarios de pérdida o ganancia de acuerdo a las variables que se utilicen para la simulación. Al ejecutar el modelo de simulación se aplican dos escenarios con diferente fin, Generación de valor por el costo de los componentes y la generación de valor para la demanda del primer año. Para la primera se genera una distribución distribución uniforme y se simula con un número aleatorio y el valor asociado con el costo de los componentes. componentes. Para el segundo se generan valores al azar a partir de una distribución de probabilidad normal donde se utilizó un valor medio y una desviación estándar. estándar.
4. Una conclusión positiva o negativa acerca de los resultados presentados en el artículo. El objetivo principal de la simulación es representar diferentes situaciones de prueba para obtener resultados donde se puedan interpretar la viabilidad de ejecución, en este caso la introducción de un nuevo producto al mercado, en el que de acuerdo al texto se puede identificar que es necesario realizar una gran cantidad de ensayos que pueden ser largos y tediosos, para dar una mejor estimación o resultado. No obstante hay que tener en cuenta que de acuerdo a su misma flexibilidad y cantidad de variables puede resultar ineficiente o inexacto de acuerdo a los parámetros dados. Una conclusión positiva es que se puede obtener una gran cantidad de información que puede ser útil para generar escenarios de riesgo. De acuerdo a los resultados obtenidos en el ejercicio y las 70 pruebas realizadas es importante resaltar que la probabilidad de perdida en distintos escenarios es baja y creo que es un resultado importante a tener en cuenta al momento de tomar una decisión.