Datos Identificativos 2012/13
Asignatura (*) Simulación Estatística Código 614111641
Titulación
Enxeñeiro en Informática
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
1º e 2º Ciclo 2º cuadrimestre
Todos Optativa 4
Idioma
Castelán
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
García Jurado, Ignacio
Correo electrónico
ignacio.garcia.jurado@udc.es
Profesorado
García Jurado, Ignacio
Correo electrónico
ignacio.garcia.jurado@udc.es
Web http://dm.udc.es/profesores/ignacio
Descrición xeral En este curso se pretende que los alumnos adquieran destreza en la identificación y resolución de problemas que pueden ser abordados usando técnicas de simulación estadística. Para ello se tratará de que conozcan el funcionamiento de los más importantes algoritmos de generación de números aleatorios uniformes y los principales métodos para simular las distribuciones de probabilidad más habituales en la práctica (tanto discretas como continuas y en el caso uni o multidimensional), siendo capaces de implementarlos en algún lenguaje de alto nivel.

Competencias do título
Código Competencias da titulación
A1 Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas avanzadas axeitadas para a investigación, o deseño e o desenvolvemento de sistemas e servizos informáticos.
B1 Aprender a aprender.
B2 Resolver problemas de forma efectiva.
B3 Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo.
B4 Aprendizaxe autónoma.
B5 Traballar de forma colaborativa.
B6 Comportarse con ética e responsabilidade social como cidadán e como profesional.
B7 Comunicarse de maneira efectiva en calquera contorno de traballo.
B8 Traballar en equipos de carácter interdisciplinar.
B9 Capacidade para tomar decisións.
B10 Capacidade de xestión da informática (captación e análises da información).
B11 Razoamento crítico.
B12 Capacidade para a análise e a síntese.
B15 Motivación pola calidade.
C1 Expresarse correctamente, tanto de forma oral coma escrita, nas linguas oficiais da comunidade autónoma.
C3 Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida.
C4 Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común.
C6 Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C7 Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida.
C8 Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.

Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) Competencias da titulación
Conocer las técnicas básicas de simulación estadística. A1
B1
B3
B8
B10
B11
B12
C1
C8
Aplicar la simulación estadística para la resolución de problemas- A1
B1
B2
B3
B4
B5
B6
B7
B8
B9
B11
B12
B15
C1
C3
C4
C6
C7
C8

Contidos
Temas Subtemas
Introducción.
Conceptos de sistema real, modelo y definición de simulación. Experimentación real y simulación. Simulación necesaria e innecesaria. Ventajas e inconvenientes de la simulación. Contenidos de la asignatura.
Generación de números pseudoaleatorios uniformes en (0,1). Propiedades deseables de un generador de números pseudoaleatorios uniformes. Métodos de los cuadrados medios y de Lehmer. Métodos congruenciales. Medidas estadísticas de calidad de un generador de números pseudoaleatorios.
Métodos universales para la generación de variables continuas. Método de inversión. Método de aceptación/ rechazo y sus variantes.
Métodos universales para la generación de variables discretas. Método de la transformación cuantil. Algoritmos basados en búsqueda secuencial. Algoritmos basados en árboles binarios. Árboles de Huffman. Método de la tabla guía. Métodos de truncamiento.
Métodos específicos para generación de distribuciones notables. Distribuciones continuas: normal, chi-cuadrado de Pearson, t de Student, F de Snedecor, exponencial, Weibull, gamma, beta, logística, Pareto. Distribuciones discretas: equiprobable, binomial, geométrica, binomial negativa, Poisson.
Simulación de distribuciones multidimensionales. Método de las distribuciones condicionadas. Método de aceptación/rechazo. Métodos de codificación o etiquetado.
Diseño de experimentos de simulación. Diferencias y similitudes con la experimentación real. Simulación estática y dinámica. Simulación por eventos y por cuantos. Técnicas de reducción de la varianza. Problemas de estabilización y dependencia.

Planificación
Metodoloxías / probas Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral 15 20 35
Prácticas a través de TIC 30 8 38
Solución de problemas 10 10 20
Proba obxectiva 2 0 2
 
Atención personalizada 5 0 5
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral Clases impartidas con pizarra y cañón de vídeo. Se fomentará la participación de los alumnos.
Prácticas a través de TIC Se propondrán prácticas a los alumnos para resolver diversos problemas relacionados con la simulación estadística. Los alumnos deberán realizarlas en los ordenadores de los laboratorios, haciendo uso de las herramientas informáticas que quieran.
Solución de problemas En algunas sesiones resolveremos problemas en grupo que tengan que ver con la simulación estadística.
Proba obxectiva Se tratará de un examen de problemas.

Atención personalizada
Metodoloxías
Proba obxectiva
Solución de problemas
Sesión maxistral
Prácticas a través de TIC
Descrición
En todos los casos se tratará de adaptarse a los diversos alumnos y a sus peculiaridades a la hora de diseñar el desarrollo de todas las metodologías. En particular, en las sesiones de tutorías de atención personalizada se tratará de conocer mejor a cada alumno y de resolver los problemas que le surjan en el desarrollo de esta materia.

Avaliación
Metodoloxías Descrición Cualificación
Proba obxectiva La prueba objetiva será un examen de problemas en el que los alumnos podrán hacer uso de los libros y apuntes que deseen. 80
Prácticas a través de TIC Los alumnos deberán realizar las précticas que se propongan y presentar una memoria final, que será calificada. 20
 
Observacións avaliación

Fontes de información
Bibliografía básica Bratley, P. (1990). A guide to simulation. Springer
Cao, R. (2002). Introducción a la simulación y a la teoría de colas. NetBiblo
Devroye, L. (1986). Non-uniform random variate generation. Springer

Bibliografía complementaria Moeschlin, O. et al. (1998). Experimental stochastics. Springer
Karian, Z. y Dudewicz, E. (1991). Modern statistical systems and GPSS simulation. Computer Science Press
Pardo, L. Y Valdés, T. (1987). Simulación. Aplicaciones prácticas a la empresa. Díaz de Santos


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario
Estatística I/614111101

Observacións


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías