Modelos matemáticos y simulación Introducción

1. Capítulo 1

1.1. Conceptos básicos

2. Estudio de procesos aleatorios de manera específica.

3. Complejo y muy demandante.

4. Requieren de un razonable conocimiento de probabilidad. estadística y computación.

5. Promodel resulta ser una herramienta muy potente para la simulacion de procesos estocásticos.

6. Capítulo 2

6.1. Números aleatorios

6.2. Propiedades, manejo y generacion de modelos estocásticos

6.3. Base de los modelos estocásticos

7. Capítulo 3

7.1. Conceptos de pruebas de bondad y ajuste

8. Capítulo 4

8.1. Conceptos de validación y análisis de los modelos de simulación

9. Capítulo 5

9.1. Características y bondades de promodel

10. Capítulo 6

10.1. Elementos complejos de programación

11. Modelos estocásticos

12. Modelos discretos

13. Modelos estaticos

14. Mejora del porcentaje de exito de un proyecto.

15. Favorece la toma de deciciones acertadas