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Si desea mejorar su producto o servicio mediante el uso de datos simulados, puede insertar y ejecutar una simulación Monte Carlo. La simulación Monte Carlo utiliza muestreo aleatorio repetido para simular datos para un modelo matemático dado y evaluar y optimizar el resultado.
Después de ejecutar una simulación Monte Carlo, Workspace muestra los resultados, cómo se comparan los resultados con los valores generalmente aceptados y orientación para los pasos siguientes.
Para obtener más información, vaya a Simulación Monte Carlo.
La optimización de parámetros identifica la configuración óptima de las entradas que usted puede controlar. Workspace busca un rango de valores para cada entrada para encontrar valores de configuración que cumplan el objetivo definido y generen un mejor desempeño del sistema.
Para obtener más información, vaya a Ejecutar una optimización de parámetros.
El análisis de sensibilidad identifica entradas que tienen poco efecto en la variación de la salida o entradas que reducen la variación de la salida. Workspace despliega una gráfica que muestra el efecto de cambiar la desviación estándar de la entrada en el porcentaje de salida que está fuera de especificación.
Después de analizar los resultados, puede cambiar las entradas o salidas y, a continuación, volver a ejecutar el análisis para evaluar una serie de escenarios hipotéticos.
Para obtener más información, vaya a Ejecutar un análisis de sensibilidad.
Para videos, procedimientos y términos del glosario, vaya a Soporte de Minitab Workspace.
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