propiedades de los números pseudo_aleatorios entre 0 y 1

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2. Pruebas Estadísticas p

Análisis de pruebas estadísticas básicas

Propiedades de los números ri.

En la sección anterior, se presentaron diversos algoritmos para c

resultante debe ser sometido a una serie de pruebas para vali

simulación.

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  ra los Números Pseudo_aleatorios

nstruir un conjunto de ri, pero ése es sólo en primer paso, ya que el conjunto

ar si los números que lo integran son aptos para usarse en un estudio de

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Propiedades de los nú

Número ri

1 0.121178737

2 0.651298893

3 0.564361195

4 0.517281782

5 0.348448946

6 0.15035676

7 0.982396052

8 0.365842788

9 0.433872683

10 0.692291832

11 0.863717454

12 0.288325703

13 0.764176537

14 0.80121942

15 0.63677709

16 0.51009801

17 0.703409542

18 0.23230001

19 0.107062235

20 0.533580483

21 0.802767107

22 0.382642776

23 0.597519382

24 0.324778671 Histograma

25 0.377869147   Número de datos !""

26 0.608326059   #ango ".$%%&''"(%%

27 0.766660593   )ntervalos !"

Independencia. Esta es una propiedindependientes, de manera que pued

+omo podemos ver la gráca se mues

inclinada -con tendencia nótese que

correlación entre el número producido

23e qué manera se puede garanti4ar que los números ri son realm2+uáles son las características que los identican52+uáles son sus parámetros5 7a respuesta a las preguntas anteriores es muy importante, dado qgenerar los valores de cualquier variable aleatoria.

" !"

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".9

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#= ".""(($(99:%

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28 0.946619252   >)+ "."$%%&

29 0.750188152

30 0.403539912

31 0.818826102 Intervalos I

32 0.453579509   ! "

33 0.469367401   8 ".!

34 0.135688496   ( ".835 0.992306585   ' ".(

36 0.442551863   9 ".'

37 0.48476863   & ".9

38 0.65429992   % ".&

39 0.670696035   : ".%

40 0.369029909   $ ".:

41 0.891756954   !" ".$

42 0.478577538

43 0.207471411

44 0.62836241145 0.193202805

46 0.377227025

47 0.210972121

48 0.996359227

49 0.354642747

50 0.832647125

51 0.583767413

52 0.074348922

53 0.213280532

54 0.3599287

55 0.091065687

56 0.610932779

57 0.367952755

58 0.739590143

59 0.338894816

60 0.247359904

61 0.746145443

62 0.865515158

63 0.585309539

64 0.821957325

65 0.856919016

66 0.247345878

67 0.140308505

68 0.150085208

69 0.344570219

70 0.423456034

71 0.555651427

72 0.78260987

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73 0.247295984

74 0.087905901

75 0.304405615

76 0.892676888

77 0.91153909

78 0.701998856

79 0.29400905180 0.0198014

81 0.734879268

82 0.521155669

83 0.305752434

84 0.641488732

85 0.385236617

86 0.274804633

87 0.89486428

88 0.413199264

89 0.54201668190 0.07844067

91 0.282491703

92 0.66711444

93 0.529538901

94 0.018715189

95 0.792407924

96 0.130896071

97 0.993343525

98 0.713411564

99 0.666550996

100 0.605559819

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eros pseudo aleatorios entre 0 y 1

ad muy importante, e implica que los números aleatorios no deben tener correlaciónn dispersarse uni*ormemente dentro de todo el espectro de valores posibles.

tra totalmente dispersa en los valores posibles, los puntos aparecen sin mostrar tende

en la ecuación la pendiente -/ está cercana a cero0 además, el coeciente de deter

y el orden en que aparece en la secuencia.

nte aleatorios entre " y !5

ue los números aleatorios serán utili4ados en la simulación para

" (" '" 9" &" %" :" $" !""

!/ < ".9((&%:&$"'

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".!

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".! &

".8 :

".( !!".' !9

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".% !8

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!""

7a gráca muestra uni*ormidad

! 8 ( ' 9 &

"

8

'

&

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!"

!8

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#$%& ' 0.0()()()()(% * +.,------

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 entre sí. Es decir, deben ser

cia, y aunque la recta se ve

inación sugiere que no 1ay

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% : $ !"

--

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7a prueba de medias consiste en determinar el promedio de los n números que contie

?osterior mente se calculan los límites de aceptación in*erior y superior con las ecuaci

o ' (% c ' ((

a ' !$ m ' !""

! (& r!   ".(&(&

8 !% r8   ".!%!%

( 9& r(   ".9&9%' $% r'   ".$%$:

9 %& r9   ".%&%%& %% r&   ".%%%:

% $& r%   ".$&$%: 9% r:   ".9%9:

.   !&   .   ".!&!&

.   (%   .   ".(%(%

. (&   .   ".(&(&

.   !%   .   ".!%!%

.   9&   .   ".9&9%

. $%   .   ".$%$:

Bna de las propiedades que deben cumplir los números del conjunto ri, es que eldeterminar lo anterior es la llamada prueba de medias, en la cual se platea la siguient

Ci el valor de r se encuentra entre los limites de aceptación, concluimos que no se pue".9 con un nivel de aceptación de !;D.

Ejemplo 8.'. enere 8" números entre " y ! con los siguinetes parámetros para el alg

de aceptación de $9F@

P

ímit

Prueba de medias

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.   %&   .   ".%&%%

.   %% ".%%%: n

.$&

. ".$&$%

.   9%   .   ".9%9:

. !&   .   ".!&!&

8"   (%   r8"   ".(%(%

+omo el valor del promedio@ r se encuentra entre los límites de acenúmeros tienen un valor esperado de ".9, con un nivel de aceptación de

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e el conjunto ri, mediante la ecuación siguiente.

nes siguientes@

  ".9%"%

valor esperado sea igual a ".9. 7a prueba que busca1ipótesis.

de rec1a4ar que el conjunto ri tiene un valor esperado de

ritmo lineal y realice la prueba de medias con un nivel

Hip/tesis

omedio de ri

es de aceptaci/n

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8" Nivel de aceptación $9F

8.9"F   $%.9"F

 ".(%(':':&$

 ".&8&9!9!(!

GDH8

tación, se concluye que no se puede rec1a4ar que el conjunto de ri$9 porciento.

 

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3espúes se calculan los límites de aceptación in*erior y superior con las ecuacio

".":9$'%

".!''":$

Itra de las propiedades que debe satis*acer el conjunto de ri, es que sus núme

7a prueba que busca determina lo anterior es la prueba de varia4a, que estable

7a prueba de varian4a consiste en determinar la varia4a de los n números que c

Ejemplo 8.9. #eali4ar la prueba de varian4a a los 8" números ri del ejemplo 8.'.

varian4a de los números, y los límites de aceptación correspondientes@

Prueba de la variana

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"."($"&'

3ado que el valor de la varian4a J-r ".":9$9 está entre los límitespuede rec1a4ar que el conjunto de 8" números ri tiene una varian4a de !

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es siguientes@

ros tengan una vaian4a de !H!8.

e la siguiente 1ipótesis.

ontiene el conjunto ri, mediate la ecuación siguiente@

+onsidere que n 8" y D 9F, procedemos a calcular la

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de aceptación, podemos decir que no se!8 ".":(((

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7a prueba +1i;cuadrada busca determinar si los números del conju

#eali4a la prueba de c1i;cuadrada a los siguientes !"" numeros de

".('% ".:(8 ".$&& ".'%8 ".%$%

".$$( ".(%! ".%8$ "."&% ".!:$

".&%' ".&8: "."99 ".'$' ".'$'

".'8& "."9' "."88 ".%'8 ".&%'

".'& ".88' ".$$ ".%:& ".($(

".!:$ ".%9( ".%( ".%$% ".8$8

".!!8 ".!$! ".9:' ".('% ".'8&

".(% ".(!' ".%(! ".%'8 ".8!(

".$"$ ".%&' ".$$$ ".("( ".%!:

".!%: ".9!& ".'(% ".($( ".8&:

+álculo para la prueba +1i;+uadrada

intervaloIi Ei

7) 7C

! ".""" ".!"" % !" ".$

8   ".!"" ".8"" $ !" ".!

(   ".8"" ".("" : !" ".'

'   ".("" ".'"" $ !" ".!

9   ".'"" ".9"" !' !" !.&

&   ".9"" ".&"" % !" ".$

Bna de las propiedades más importantes que debe cumplir unacatamiento se 1an desarrollado pruebas estadísticas tales como l

de ambos casos, para probar la uni*ormidad de los números de un

-Ei;Ii8HEi

Pruebas de uni# 

Prueba de i3c

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%   ".&"" ".%"" !! !" ".!

:   ".%"" ".:"" !' !" !.&

$   ".:"" ".$"" $ !" ".!

!"   ".$"" !.""" !8 !" ".'

!"" 4.2

+omo el estadístico calculado de &.8 es menor al estadistico corre!&.$. En consecuencia, no se puede rec1a4ar que los números ri si

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nto ri se distribuyen uni*ormemente en el intervalo -", !.

un conjunto r con un nivel de conan4a de $9F.

".!"! ".&$& ".$&& ".'"' ".&"(

".$%% ".:'( ".9&8 ".9'$ ".$$8

".8(9 ".!%: ".%%9 ".%$% ".898

".:$: ".&'! ".&%' ".:8! ".!$

".'&! "."!! ".$%% ".8'& ".::!

".:%& ".%"% ".9&8 ".9&8 ".:8!

"."9% ".:!$ ".("( ".'"' ".&'

".'%8 ".&'! ".$'' ".8: ".&&(

".$(( "."9& ".'!9 ".:!$ ".'''

".!8( ".$'9 ".98% ".'9$ ".&98

n ' !""

m '   !"

Nivel de aceptación $9.""F

D   9.""F

+1i;cuadrada 14.+1(+5(

  conjunto de números ri es la uni*ormidad. ?ara comprobar suas pruebas +1i;cuadrada y de Kolmogorov;Cmirnov. En cualquiera

conjunto ri es necesario *ormular las siguientes 1ipótesis@

rmidad

adrada

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pondiente de c1i;cuadrada con "."9 y con $ grados de libertad esuen una distribución uni*orme.

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Es recomendable aplicarla en conjuntos de ri pequeLos, por ejemplo, n

i 1 2 - ) , 4

i6n   ".! ".8 ".( ".' ".9 ".&

ri   "."( ".!! ".!( ".8! ".8& ".&9

$i31&6n   " ".! ".8 ".( ".' ".9

7* $i6n&3ri   "."% "."$ ".!% ".!$ ".8' ;"."973 ri3$$i31&6n&   ;"."' "."8 ;"."' "."8 "."8 ".%

n   !" !" !" !" !" !"

7*   ".8'

73   !."'

7 1.0)

Jalor +ritico 3-".!,!" 0.-4(   Cí, 3 3-".!,!", no siguen una di

?or tanto los datos sí siguen una distribución uni*orme pa

(. #ealice las pruebas de uniformidad  para el conjunto de ri  d

Kolgomorov;Cmirnov, con un nivel de conan4a del $"F.

Prueba 8olmogorov3!mirnov

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  M 8".

5 ( + 10

".% ".: ".$ !

".&$ ".:$ ".$% ".$:

".& ".% ".: ".$

"."! ;"."$ ;"."% "."8".&: ".$: !."' ".$&

!" !" !" !"

tribución uni*orme

  ra el conjunto de ri.

e !" números con el método de

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?ara probar la independencia de los números de un conjunto ri pri

#eali4ar la prueba de corridas arriba y abajo con un nivel de acept

".(' ".:( ".$& ".'% ".%$

".&% ".&8 "."9 ".'$ ".9$

".'& ".88 ".$$ ".%: ".($

".!! ".!$ ".9: ".(' ".'8

C ! ! " !

! " " ! !

" " ! " "

" ! ! " !

n ' '" Oco

n 31 '   ($

No. de corridas +o 8' Go

Nivel de aceptación $9.""F

9.""F

"."89

".$%9

1.+,++4)

7as dos propiedades más importantes que deben satis*acer loscontinuación 1ablaremos de las pruebas estadísticas que trata

independientes o, en otras palabras, si parecen pseudo aleatoriso.

D    ?or tanto, coestándar panúmeros del

DH8 !;-DH8 

Pruebas de ind

Prueba de corraba9

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ero es preciso *ormular las siguientes 1ipótesis@

ción del $9F al siguiente conjunto de números ri.

".$$ ".(% ".%8 "."& ".!:

".'8 "."9 "."8 ".%' ".&%

".!: ".%9 ".%( ".%$ ".8$

".(% ".(! ".% ".%' ".8!

! " ! " !

" " " ! "

" ! " ! "

" " ! ! "

8&.((((

&.%::$

0.(+,,

  números de un conjunto ri son uni*ormidad e independencia. An de corroborar si los números en el intervalo de -", ! son

o el estadístico Go es menor que el valor de tablas de la normala G !.$&, se concluye que no se puede rec1a4ar que losonjunto ri son independientes.

pendencia

das arriba yo

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".('

".:(   !

".$& ! !

".'%   " !

".%$   ! "

".$$   ! !

".(% " !

".%8 ! !

"."& " !

".!: ! "

! "

! "

! "

! !

" !

!

:

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:

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#eali4ar la prueba de corridas arriba y abajo, con un nivel de acept

".:"$ "."'8 ".'(8 ".9(: ".889

".($% ".8&: ".:8! ".:$% "."%

".!(& ".:99 ".'9( ".!$% ".'''

".&$8 "."99 ".(': ".(%( ".'(&".9&' ".%"$ ".$'& ".%9' ".&%%

! " " ! "

" " ! ! "

" ! " " "

! " " " "

! ! ! ! !

n ' 9" Oco

no'   8(n1'   8% Go

No. de corridas +o   8!   Ci el estadístic

Nivel de aceptación $9.""F   , se concluye

9.""F

"."89   G

".$%9

31.+,++4)

D DH8 

!;-DH8    DH8 

?or tanto, compara G ;!.$conjunto ri son

7/23/2019 Propiedades de Los Números Pseudo_Aleatorios Entre 0 y 1

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ación de $9F, al siguiente conjunto de números ri.

".:: ".&:: ".%%8 "."(& ".:9'

".%8! ".":% ".(9 ".%%$ ".':8

".%$$ ".:"$ ".&$! ".9'9 ".:9%

".8$ "."!9 ".:(' ".9$$ ".%8'".!8: "."!8 ".'$: ".& ".$!(

! ! ! " !

! " " ! "

! ! ! ! !

" " ! ! !

" " " ! !

89.('""

!8.":9'31.2)()

o de Go esta *uera del intervalo

  ue los números del conjunto ri no son independientes.

G

;!.8':' 1.+,++4)

!;-DH8 

  o el estadístico Go esta entre los valores de tablas de la normal estándar& y !.$&, se concluye que no se puede rec1a4ar que los números delindependientes, con un nivel de conan4a de $9F.

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+lasicación

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Nivel de aceptación $9.""F   +álculos de l

D   9.""F

. de 7.   & +ategorías

+1i;cuadrada 12.,+14   >3

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Q

n

#eali4ar la prueba póPer, con un nivel de aceptación de $9F, a los

siguientes (" números entre cero y uno, con cinco decimales.

El estadístico ("."$%" es mayor que el estadísticocorrespondiete de la c1i;cuadrada@

!8.9$. En consecuencia, se rec1a4a que los números del

conjunto ri son independientes.

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#eali4ar la prueba de series a los siguientes (" números, con un nivel de conan4a

".:%8 ".$9" ".('( "."9: ".(:'

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".9%" ".:'8 ".%"& ".:"$ ".(""".&!: ".!98 ".'&8 ".""9 ".8"(

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 %.$(, por lo cual no podemos rec1a4ar la 1ipóte

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  e $9F.

El número de cuadrantes es aquel valor que tenga rai4 cuadrada e/acta más pro/imo al

+1i;+uadrada --Ei;IiR8H-Ei

8.'$!'

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2-.44   Est. de prueba +1i;+uadrada

es mayor que el error total de

".9""" !.""""""" ".(((" ".&&&" ".$$$"

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  valor de m.

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8.'. Oetodo de Oonte+arlo

#esusltados ! 8 ( '

Aleat. #

" ".!&% ".((( ".9"" ".&&%

Cimulador@ ! Ibtenermos un aleatorio0 8 7o ubicamos en un subinterval

  y vemos el resultado que le corresponde.

?or ejemplo@

Aleatorio #esultado

r Cimulado

".&'( '

".:$% &

".""8 !

Colucion

Aleatorio #esultado

r Cimulado

".&(' '

".:$% &

".""8 !

8.'.! Cimulacion de procesos aleatorios

El patron aleatorio que regula un comportamiento al a4ar puede ser dete

?or analogia con los juegos de a4ar del casino de Oontecarlo, enun sistema que tenga al menos un comportamiento dominado p

Simulacion de tipo Montrecarlo; por e/tension, al procedimiento dcomo metodo de Oontecarlo.

+ualquier patron aleatorio -Normal, Sinomial, E/ponencial, tablapuede imitar en una computadora a partir de un generador seudo

un volado sabemos que el c1ance de que caiga TaguilaT es ".9*acilmente simulado asi@ ! Ibtenemos un aleatorio r0 8 r:'162 

contrario TsolT.

?ara el resultado de lan4ar un dado@

Ejemplo 8" En ve4 de ejecutar TmanualmenteT el simulador de ar

de E/cel

olivare;C)-+'8M!H&,!, C)-+'8M8H&,C)-+'8M(H&,(,C)-+'8M'H&,',9H&,9,&

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por alguno de los siguientes procedimientos

Colucion

Ouestra sobre ventas semanal

: 9 ' ' &

& 9 & & 9

9 % & 9 '

& ' % 9 :

7a ordenamos en una distribucion de *recuencias

minimo '

ma/imo :

Jenta U semanas Vrecuencia Vrecuencia

semanal relativa acumulada

' 9 ".!89 ".!89

9 !" ".89 ".(%9

& !9 ".(%9 ".%9

% % ".!%9 ".$89

: ( "."%9 !

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Ceudo 3emanda

aleatorio simulada

r -p4a

M".!89 '

".!89,M".(%9 9

".(%9, M".%9" &".%9", M".$89 %

" $89 :

El simulador solicitado de la demanda semanal es@

! ?or la naturale4a del evento. El resultado de un dado debe corrediscreta uni*orme entre los enteros del ! la &0 la probabilidad de ca

8 +on base en la opinion de Te/pertosT.

( )n*erido de una muestra. Esta puede provenir de registros 1istbien de mediciones de campo.

Ejemplo 8! 3enir un simulador de la demanda semanal dere*accionaria ?erico -leer el documento Acumuladores. doc suponi

manera similar a la venta semanal de acumula

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Colucion 3atos

punto de reorden >amaLo de pedido :"

?rom. >otal ?rom ' sem ?unto de reorden 8"

9.:89 8(.( >iempo de espera '

)nventario inicial 9"

U U 3emanda Jenta )nventario

semanas Aleatorio -p4a -p4a nal -p4a

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Ejemplo 88 #eali4ar la simulacion de la venta de acumuladores dde revision continuada del invetario de acumuladores, con los

descripcion.

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lo

rminado o identicado

onaco, a la simulacion der el a4ar se le denomina

e simulacion se le conoce

e probabilidades, etc seleatorio. ?or ejemplo, en

, por lo que puede serimulamos TaguilaT, de lo

riba, 1a4lo con la *ormula

8,)-+'8M

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7a tomamos como si *uera

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sponder a una variableda uno es !H&.

  oricos, de estadisticas o

acumuladores en laendo que se comporta dedores.

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 Wueves "! Ictubre 8"!"

Estadísticas

p4a Q   U ciclos simulados 9((

p4a pr   U ciclos con *altante 98

semana 7 #iesgo simulado de *altanteHciclo $.%&F

#iesgo ma/imo tolerado de *altanteHciclo 9F

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ciclo

  e acuerdo con el sistemaatos contenidos en la

 <ere;si la demandaes mayor quela demanda yindicador depedido a 7

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Colución

#iesgo simulado de décit

#ep ! #ep 8 #ep ( #ep '

8" "."$%8 "."$$' "."$%& "."$%&

'" " " " "

(" ".""98 ".""9( ".""(9 "."!"9

8: "."!%& "."88$ "."!%9 "."!"9

?unto dereorden

Ejemplo 8(.; Aumenta la simulación a por lo menos 9"" ciclcambiar el punto de reorden, con varias replicas de riesgo sicada caso, 1asta encontrar a quiél en el que dic1o riesgo sati

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