Curso de Posgrado: Simulación de Experimentos

La fecha de inicio será el 17 de agosto.

La Facultad de Ciencias Exactas, de la Universidad Nacional de Salta, invita al Curso de Posgrado “Simulación de Experimentos” a cargo del Dr. Diego Alejandro Rodríguez. Esta propuesta está destinada a Graduados y alumnos avanzados de carreras informáticas, matemáticas e ingenierías. En el caso de alumnos avanzados, la aceptación de la inscripción estará sujeta a lo normado por la Res. CS 640/2008. En cualquier caso, el alumno avanzado deberá tener aprobada la asignatura Probabilidades y Estadísticas o denominación similar, contenida en su Plan de Estudio.

El curso de posgrado tiene como objetivo que el alumno elabore modelos y realice simulaciones de eventos discretos y estocásticos, a partir de los principios del diseño de experimentos y hasta obtener resultados científicamente válidos. Que analice estadísticamente los resultados y los compare con el fin de efectuar recomendaciones sobre posibles tratamientos. El cuerpo docente estará compuesto por el Dr. Diego Alejandro Rodríguez, Esp. Marcía Ivonne Mac Gaul y el Lic. Franco Zanek.

El cursado se desarrollara por el termino de 96 horas con una distribución horaria de un encuentro semanal de 8 horas (preferentemente los días viernes), bajo modalidad teórico-práctico, a lo largo de 12 semanas. El encuentro se llevara a cabo en Instalaciones del Departamento de Informática o Departamento de Matemática de la Facultad. La fecha de inicio será el 17 de agosto de 2018

Los aranceles tienen un costo de $2000, mientras que para los alumnos avanzados de grado no deberán abonar costo alguno.

Los interesados en inscripciones deberán dirigirse a Mesa de Entrada de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de Salta, en horario de atención al público (lunes a viernes de 10:00 a 13:00 y de 15:00 a 17:00). Al final de nota adjuntamos el programa del cursado.

 

 

Programa del curso

Unidad 1: Introducción

Definición de Sistema, Modelo y Simulación. Modelos físicos y matemáticos. Modelos continuos y discretos. Modelos determinísticos y estocásticos. Modelos a intervalos de tiempo : intervalo fijo e intervalo variable. Ejemplo de aplicación: la cola del banco.

Unidad 2: Simulación de distribuciones

Simulación de distribuciones continuas y discretas. Estimación de parámetros. Métodos generales y específicos de simulación de distribuciones. Ejemplos de aplicación: Modelo de la Biblioteca, Modelo del Ascensor; Sistemas de colas M/M/1, M/M/2, servicios Erlang, servicios Hiper-exponenciales.

Unidad 3: Técnicas de validación estadística

Pruebas de hipótesis no paramétricas. Estimación de parámetros. Modelos de Procesos de llegada. Proceso Poisson homogéneo y no homogéneo. Construcción y validación de un modelo.

Unidad 4: Análisis estadístico de datos obtenidos por simulación

Estado transitorio y estado estacionario. Tipos de Simulación. Análisis estadístico para parámetros de estado estacionario. Método gráfico de Welch. Análisis de los resultados de una simulación. Ejemplos de aplicación: simulaciones terminantes y no terminantes, Modelos de Colas y Modelo de la producción fabril, respectivamente.

Unidad 5: Diseño de experimentos

Principios para el diseño de investigaciones. Diseños totalmente aleatorizados. Diseños factoriales: Diseño y análisis de experimentos de un solo factor: el análisis de varianza. Diseño de experimentos con varios factores. Ejemplos de aplicación.

Unidad 6: Comparación de tratamientos

Herramienta de comparación: Intervalo de confianza. Técnicas de reducción de varianza. Contrastes planeados entre tratamientos. Curvas de respuesta por regresión para factores de tratamiento cuantitativos. Selección del mejor subconjunto de tratamientos, comparación de tratamientos con el control y comparaciones por pares entre las medias de tratamientos. Inferencia estadística simultánea. Ejemplos de aplicación.

Desarrollo de los Trabajos Prácticos

Cada unidad prevé un TP, con ejercicios y problemas de aplicación, así como referencias bibliográficas para lectura complementaria de los contenidos brindados en clases teóricas.