Hoja1Para desarrollar un modelo de simulacin es necesario especificar las dist de las variables aleatorias que participan en el modelo, para ello, se han desarrollado pruebas estadsticas de bondad de ajustes que permiten establecer si es razonable suponer que un conjunto de datos muestraeles sigue una dist de probabilidades. Las 3 pruebas de bondad de ajustes ams conocidas, son las chi cuadrado (discreto y continuo), la kolmogorov-smirnov (continuas), anderson-Darling (continuas). La prubea chi cuadrado, se basa en hallar un estadstico llamado error cuadrtico medio; este se compara con una tabla y si excede el tope permitido, se rechaza la hipotesis, de que esos datos muestrales siguen la dist de probabilidades que se habia pensadoEl error cuadrtico medio se computa sumando el cuadrado de la diferencia entre los valores observados y los que se han debido observar, divido entre lo que se ha debido observar. Cuando hablamos de lo que se ha debido observar nos referimos al numero de ocurrencias que corresponden si la variable sigue la dist que estamos analizandoNinpi(Ni-npi)''2/npi1341/42541/43341/44742 1/45541/46142 1/4n =245,5 Error cuadrtico medioVerificar en la tabla de chi cuadrtico a ver si se rechaza o no el proyectoSi el error cuadratico medio fuera mayor a 11,07 la prob de que esos valores obs fueran uniforme, seria menor a 0,05 y rechazariamos esa hipotesisNinpi(Ni-npi)''2/npi1946 1/42044311412 1/4404454406041n =2430,5 Error cuadrtico medioSi el ECM dio mayor al tope, la prob de que ese dado genere un # menor es muy pocaPara casos continuos uno tiene q picar los intervalos, contar cuanto hay en cada uno y aplicar?=** LEER K-SExponenciales:En ejercicio, usaron uniforme continuaAnalizador de datos: fit

Hoja2

Hoja3