TY  - BOOK
AU  - Ríos Insua,David
AU  - Ríos Insua,Sixto
TI  - Simulación
SN  - 978-970-15-1457-3
AV  - QA76 .9 .D3 .S467 2009 
PY  - 2009///
CY  - Mexico
PB  - Alfaomega
N1  - David Ríos Insua: Es Matemático y Catedrático, actualmente Investigador en el Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT-CSIC). Es Académico Numerario de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Ha sido profesor en la Universidad Rey Juan Carlos y en la Universidad Complutense de Madrid. Su investigación se centra en el análisis de decisiones y riesgos.

Sixto Ríos Insua (1954-2008): Fue Catedrático del Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Hijo del célebre estadístico Sixto Ríos García, siguió sus pasos en la academia destacando en el campo de la Investigación Operativa y la Inteligencia Artificial hasta su fallecimiento en 2008.

Jacinto Martín Jiménez: Es Catedrático en la Universidad de Extremadura (UEx), donde ha ocupado cargos de gestión importantes como Vicerrector de Profesorado y Vicerrector de Investigación. Es especialista en estadística e investigación operativa.

Antonio Jiménez Martín: Es Catedrático de Universidad en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Lidera el Grupo de Investigación en Análisis de Decisiones y Estadística, y es coordinador del grupo español de Decisión Multicriterio; Capítulo 1. Conceptos Básicos

Capítulo 2. Números Aleatorios

Capítulo 3. Generación de Variables Aleatorias

Capítulo 4. Generación de Variables Aleatorias con Cadenas de Markov

Capítulo 5. Simulación de Sucesos Discretos

Capítulo 6. Simulación y Optimización

Capítulo 7. Otras Aplicaciones

Capítulo 8. Análisis de Resultados

Capítulo 9. Técnicas de Reducción de la Varianza

Capítulo 10. Planificación de Experimentos

Capítulo 11. Simulación de una Línea de Flujo de Trabajo; Ingeniería Bioquímica; Ingenieria en Gestion Empresarial; Ingenieria en Industrias Alimentarias; Ingenieria en Sistemas Computacionales
N2  - La simulación consiste en construir modelos informáticos que describen la parte esencial del comportamiento de un sistema de interés, así como en diseñar y realizar experimentos con tales modelos para apoyar la toma de decisiones. Esta obra es fundamental para entender cómo abordar sistemas tan complejos que no permiten un tratamiento analítico tradicional.

El libro guía al lector de forma amena y rigurosa a través de todo el proceso: desde la generación de números y variables aleatorias (incluyendo métodos avanzados como cadenas de Markov), pasando por la simulación de sucesos discretos y la optimización, hasta el análisis estadístico de los resultados. Se concluye con un proyecto real completo de simulación de una línea de flujo de trabajo, ofreciendo además un apéndice de repaso sobre probabilidad y estadística para facilitar el autoestudio
ER  -