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