Recolección de datos - Simulación

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Luego con el fin de determinar la mejor distribución teórica para los datos observados, se utilizan los siguientes métodos de comparación:

- Enfoque grafico; consiste en una comparación cualitativa visual entre la distribución real de los datos y una distribución teórica desde los datos observados, a través de histogramas para finalmente tomar una decisión en cuanto a la similitud de estos conjuntos de datos.

- Chi-cuadrado; se utiliza para la bondad de ajuste de una distribución observada a una distribución teórica, la independencia de dos criterios de clasificación de datos cualitativos y en la estimación de intervalo de confianza para una desviación estándar de población de a distribución normal a partir de una desviación estándar de la muestra.

- Declaración de hipótesis nula e hipótesis alternativa

- Determinar nivel de confianza

- Determinar valor critico

- Comparar la estadística de prueba con el valor crítico

- Aceptar o rechazar la hipótesis nula. Si el resultado es menor que el valor critico la hipótesis no puede ser rechazada, pero al contrario se rechaza.

- Debe existir una cantidad suficiente de datos para aplicar la prueba.

- Kolmogorov-Smirnov; La prueba KS debe utilizarse únicamente cuando el número de puntos de datos es extremadamente limitado y la prueba de chi-cuadrado no puede aplicarse correctamente. Es una comparación entre la distribución teórica total de y la distribución acumulada observada. Si la diferencia absoluta máxima es menor que el valor crítico KS, entonces hipótesis nula no se rechaza. A la inversa, si se rechaza.

- Error cuadrático; es un medio de evaluar la idoneidad relativa de diferentes distribuciones teóricas para representar la distribución observada. Por lo tanto, la mejor distribución teórica se considera la cual tenga la menor suma de errores cuadráticos.

Para finalizar es importante mencionar la importancia de considerar cuántos datos es necesario recoger para estimar un modelo que entregue simulaciones correctas dependiendo del contexto. Además que se observen los datos correctos sin estar sesgados de ninguna manera, priorizando los datos representativos. En los casos que se vuelva matemáticamente difícil ajustar los datos observados, existen implementaciones de software como ARENA, o Expert FIT que facilitan el trabajo.