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. Capítulo 2

4.1. Números aleatorios

4.2. Propiedades, manejo y generacion de modelos estocásticos

4.3. Base de los modelos estocásticos

5. Capítulo 3

5.1. Conceptos de pruebas de bondad y ajuste

6. Modelos estocásticos

7. Modelos estaticos

8. Mejora del porcentaje de exito de un proyecto.

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

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

11. Capítulo 4

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

12. Capítulo 5

12.1. Características y bondades de promodel

13. Capítulo 6

13.1. Elementos complejos de programación

14. Modelos discretos

15. Favorece la toma de deciciones acertadas