Métodos de remuestreo para modelado de entradas

Los modelos de simulación estocástica se utilizan para predecir el comportamiento de sistemas reales cuyas componentes tienen variación aleatoria. El modelo de simulación genera cantidades aleatorias artificiales basadas en la naturaleza de la variación aleatoria en el sistema real. Muy a menudo, las distribuciones de probabilidad que ocurren en el sistema real son desconocidas y deben ser estimadas utilizando muestras finitas. Este artículo muestra tres métodos para incorporar el error debido a distribuciones de entrada que se basan en muestras finitas, al calcular intervalos de confianza para los parámetros de salida.