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Desarrollo de Programas 1Sección de Ingeniería Informática
Grupo 5
Experimentación Experimentación NuméricaNumérica
Grupo 5 2
Agenda
Objetivo de la ExperimentaciónObjetivo de la Experimentación Selección de Método ExperimentalSelección de Método Experimental HipótesisHipótesis Ejecución del ExperimentoEjecución del Experimento ResultadosResultados ConclusionesConclusiones
Objetivo de la Objetivo de la ExperimentaciónExperimentación
Grupo 5 4
Objetivo de la ExperimentaciónObjetivo de la Experimentación
Algoritmos a comparar:Algoritmos a comparar:
Algoritmo A: GraspAlgoritmo A: Grasp Algoritmo B: VorazAlgoritmo B: Voraz
Grupo 5 5
Problema a evaluar Problema a evaluar
“Evaluación y selección de proyectos de inversión para entidades financieras”
Mayor
Ganancias
¿Como repartir
presupuesto?
¿Cómo evaluamos una solución?¿Cómo evaluamos una solución?
¿Qué indicador es el adecuado comparar para ¿Qué indicador es el adecuado comparar para escoger entre una u otra solución?escoger entre una u otra solución?
Grupo 5 6
Variable de RespuestaVariable de Respuesta
Rentabilidad de CarteraRentabilidad de Cartera
R (Cartera)R (Cartera) = Promedio ( ) = Promedio ( )
Se realiza el calculo de un rendimientopor medio de los
indicadores VAE, TIR, PRI y BC
Selección de Método Selección de Método ExperimentalExperimental
Grupo 5 8
¿Qué método experimental usamos?
Grupo 5 9
¿Qué criterio de evaluación?
Para dos muestras:
Prueba de la razón de la varianza de 2 muestras.
Prueba de la diferencia entre las medias de 2 muestras.
Prueba de la diferencia entre las proporciones de dos muestras con observaciones independientes.
Grupo 5 10
Método experimental
DistribuciónDistribuciónT-StudentT-Student
VarianzasIguales
Es Normal(Pruebas
paramétricas)
Dos muestras
DistribuciónT-Student
VarianzasDiferentes
No es Normal(Pruebas no
paramétricas)
Prueba de Mann Whitney
Mas de dos muestras
Prueba de Kruskal Wallis
No es Normal (Pruebas no
paramétricas)
Es Normal (Pruebas
paramétricas)
Prueba Duncan
Muestras Independientes
1
3
2
Grupo 5 11
T-Student
Hipótesis
Grupo 5 13
Hipótesis
Asumiendo que: u1: media del rentabilidad de cartera que se
obtiene al aplicar el Algoritmo A (Grasp). u2: media del rentabilidad de cartera que se
obtiene al aplicar el Algoritmo B (Voraz).
H0: u1 = u2
H1: u1 > u2
Ejecución del ExperimentoEjecución del Experimento
Grupo 5 15
Ejecución del ExperimentoEjecución del Experimento
Software utilizado:
NetBeans 6.5 : Desarrollo del los algoritmos
SPSS 15.0: Procesamiento de resultados
Grupo 5 16
Muestra de ejecución
Ejecución de bachero: genera aleatoriamente los datos.
Ejecución de algoritmo Voraz.
Ejecución de algoritmo Grasp.
Grupo 5 17
Datos utilizados
Captura de Generación de Datos:
Datos Voraz: Datos Grasp:
ResultadosResultados
Grupo 5 19
Primer paso
1. Prueba Z de Kolmogorov-Smirnov: Para evaluar si las muestras siguen una distribución normal.
Prueba muestra Voraz:Prueba muestra Grasp:
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
30
228.3951
24.28623
.096
.096
-.090
.525
.945
N
Media
Desviación típica
Parámetros normales a,b
Absoluta
Positiva
Negativa
Diferencias másextremas
Z de Kolmogorov-Smirnov
Sig. asintót. (bilateral)
Grasp
La distribución de contraste es la Normal.a.
Se han calculado a partir de los datos.b.
Prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra
30
110.5030
21.76335
.065
.058
-.065
.358
1.000
N
Media
Desviación típica
Parámetros normales a,b
Absoluta
Positiva
Negativa
Diferencias másextremas
Z de Kolmogorov-Smirnov
Sig. asintót. (bilateral)
Voraz
La distribución de contraste es la Normal.a.
Se han calculado a partir de los datos.b.
Grupo 5 20
Segundo paso
2. Prueba Levene: Para evaluar si las varianzas de las muestras son iguales.
Prueba de muestras independientes
.262 .611 3.005
3.005
Se han asumidovarianzas iguales
No se han asumidovarianzas iguales
AlgoritmosF Sig.
Prueba de Levenepara la igualdad de
varianzas
t
Prueba T para la igualdad de medias
Grupo 5 21
Tercer paso
3. Prueba T-Student: Para aceptar o rechazar la hipótesis planteada.
ConclusionesConclusiones
Grupo 5 23
Conclusiones Con un 95% de confianza se afirma que: Hay suficiente
evidencia para rechazar la hipótesis nula.
En promedio el algoritmo Grasp arroja soluciones con medias muestrales mejores que el algoritmo Voraz.
Es conveniente por los resultados, implementar el algoritmo Grasp.
Se implementará en algoritmo Grasp.
Grupo 5 24
BibliografíaBibliografía1. CORDOVA Manuel, Estadística Aplicada. Primera Edición, Editorial Moshera
S.R.L. 2008.
2. MENDENHALL William y SINCICH Terry, Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Cuarta Edición, Prentice Hall México 1997.
3. FLORES José, Probabilidad y Estadística. Tercera Edición, Fondo Editorial PUCP 2006.
4. http://www.ucm.es/info/dosis/Preventiva/doctorado/TEMA10.pdf
5. http://www.portalesmedicos.com/publicaciones/articles/1314/1/Test-no-parametricos-para-datos-biosanitarios-con-SPSS.html
6. https://www.itescam.edu.mx/principal/sylabus/fpdb/recursos/r41337.PPT#297,4,Diapositiva4
7. http://www.youtube.com/watch?v=5USipH2OPSw
8. http://cca.uprm.edu/agronomia/raul_macchiavelli/agro5005/lab10clave.pdf
9. http://eio.usc.es/eipc1/BASE/BASEMASTER/FORMULARIOS-PHP-DPTO/MATERIALES/311121867.pdf