Técnicas de simulación para el análisis estadístico de datos de medición

Resumen

Este artículo de investigación bibliográfica, tiene como finalidad determinar las técnicas de simulación para el análisis estadístico de datos de medición, necesitando el uso de métodos que vayan relacionados con este proceso, como son los métodos de Monte Carlo y el Remuestreo de Boorstrap, que son de gran utilidad cuando no existen variables de expresión cerrada para calcular medidas de incertidumbre, que requieren varias respuestas que faciliten la toma de decisiones frente a varias probabilidades, donde intervienen la desviación estándar de estimadores y los intervalos de confianza.

Dichos métodos de simulación permiten obtener respuestas con menores supuestos que los métodos clásicos o tradicionales, este proceso se facilita con el uso de la tecnología, en donde se han creado varios softwares que realizan estos procesos de manera automática, generando respuestas inmediatas, según las variables que se utilicen, además de crear cada vez una solución diferente, creando varias opciones para el investigador.

Dentro del contexto estadístico se entiende por simulación a la técnica de muestreo estadístico controlado, que debe ser integrado con un modelo para dar solución a los problemas complejos de tipo probabilístico, tomando en consideración la metrología, donde se observan los modelos de medición que con frecuencia son complicados, de difícil entendimiento o desarrollo.