| Competencias do título |
| Código | Competencias / Resultados do título |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias / Resultados do título | ||
| Comprensión das técnicas básicas de simulación. | AM1 AM2 AM3 AM7 AM11 |
BP10 BP14 |
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| Capacidade crítica sobre as posibilidades e limitacións das técnicas de simulación. | AM1 AM2 AM3 AM9 AM15 |
BP6 BP9 BP14 |
CP1 CP2 CP3 CP5 CP6 CP7 CP8 CP9 CP10 |
| Capacidade de manexar algún tipo de software (paquetes estatísticos ou follas de cálculo, como R ou excel) para levar a cabo estudos de simulación. | AM2 AM7 AM11 AM13 |
BP7 BP8 BP12 BP14 |
CP4 CP6 CP7 |
| Capacidade de identificar problemas que requiran o deseño de experimentos de simulación e resolvelos mediante a súa implementación en linguaxes de programación de alto nivel (como el lenguaje GNU R). | AM3 AM11 |
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| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| 1. 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. |
| 2. Generación de números pseudoaleatorios uniformes en (0,1). | Introducción. 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. |
| 3. Métodos universales para la generación de variables continuas. | Método de inversión. Método de aceptación/ rechazo y sus variantes. |
| 4. 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. |
| 5. 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. |
| 6. Simulación de distribuciones multidimensionales. | Método de las distribuciones condicionadas. Método de aceptación/rechazo. Métodos de codificación o etiquetado. Métodos específicos para simular la normal multivariante. |
| 7. Análisis de los resultados de simulación. | Diagnosis de la convergencia. Estimación de la precisión. Problemas de estabilización y dependencia. |
| 8. Aplicaciones de la simulación. | Aplicaciones en inferencia estadística. Introducción al remuestreo Bootstrap. Integración Monte Carlo. Muestreo de importancia. Optimización Monte Carlo. Temple simulado. Algoritmos genéticos de optimización. |
| 9. Técnicas de reducción de la varianza. | Variables antitéticas. Números aleatorios comunes. Muestreo estratificado. Variables de control. Condicionamiento. |
| 10. Introducción a los métodos de cadenas de Markov Monte Carlo. | Muestreo de Gibbs. Algoritmo Metropolis Hastings. Diagnosis de un algoritmo MCMC. |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias / Resultados | Horas lectivas (presenciais e virtuais) | Horas traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | A1 A2 A3 A7 A9 C2 C6 C7 C8 C10 | 16 | 32 | 48 |
| Prácticas de laboratorio | A1 A2 A3 A11 A13 B7 B8 B9 B10 B12 C3 C4 C5 C9 | 18 | 18 | 36 |
| Traballos tutelados | A1 A2 A3 A15 B6 B7 B12 B14 C1 C4 C6 C7 | 0 | 30 | 30 |
| Proba obxectiva | A1 A2 A3 | 2 | 0 | 2 |
| Atención personalizada | 9 | 0 | 9 | |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | ||||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Presentación dos aspectos relevantes de cada tema incluído no programa da materia, de modo que os alumnos poidan abordar as tarefas propostas nas prácticas de laboratorio. |
| Prácticas de laboratorio | Empregaránse diferentes ferramentas de software libre (principalmente o paquete R, pero tamén recursos web, applets, ...) para ilustrar a aplicación na práctica das metodoloxías explicadas nas clases teóricas e tamén co fín de facilitar a resolucion dos traballos prácticos propostos. Ademais facilitaráse un guión das prácticas onde se describirán os distintos exercicios a realizar. |
| Traballos tutelados | Traballos prácticos propostos para que o alumno poida resolvelos con axuda de programas informáticos. Unha vez resoltos, o alumno deberá presentar e discutir a solución que aplicou. |
| Proba obxectiva | Proba escrita para a avaliación da aprendizaxe que constará dunha parte teórica e doutra práctica. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias / Resultados | Descrición | Cualificación |
| Sesión maxistral | A1 A2 A3 A7 A9 C2 C6 C7 C8 C10 | Avaliaranse os coñecementos adquiridos mediante a realización dunha proba escrita. | 30 |
| Prácticas de laboratorio | A1 A2 A3 A11 A13 B7 B8 B9 B10 B12 C3 C4 C5 C9 | Avaliaranse os coñecementos adquiridos mediante a realización dunha proba escrita. | 30 |
| Traballos tutelados | A1 A2 A3 A15 B6 B7 B12 B14 C1 C4 C6 C7 | Presentación dos traballos resoltos. | 40 |
| Observacións avaliación | |||
| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Cao, R. (2002). Introducción a la simulación y a la teoría de colas. Netbiblo
Robert, C.P. y Casella G. (2010). Introducing Monte Carlo Methods with R. Springer
Jones, O., Maillardet, R. y Robinson A. (2009). Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R. CRC
Gentle, J.E. (2003). Random number generation and Monte Carlo methods. Springer-Verlag |
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| Bibliografía complementaria |
Bratley, P. (1990). A guide to simulation. Springer-Verlag
Evans, M. y Swartz, T. (2000). Approximating integrals via Monte Carlo and . Oxford University Press
Robert, C.P. y Casella, G. (2004). Monte Carlo statistical methods. Springer-Verlag
Devroye, L. (1986). Non-uniform random variate generation. Springer-Verlag
Ross, S.M. (1999). Simulación. Prentice Hall
Ripley, B.D. (1987). Stochastic Simulation. Wiley |
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| Recomendacións | |
| Materias que se recomenda ter cursado previamente |
| Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
| Materias que continúan o temario |
| Observacións | |