4.3: El problema de las observaciones correlacionadas

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La mayoría de los procedimientos de análisis estadístico requieren observaciones independientes (e idénticamente distribuidas) de los valores de las medidas de desempeño. Sin embargo, las observaciones en un experimento de simulación son típicamente dependientes (correlacionadas). Esta sección ilustra por qué un experimento de simulación genera observaciones correlacionadas. Los enfoques para tratar este tema se presentan más adelante en este capítulo.

Considere el tiempo que la enésima parte que llega a la estación de trabajo A en las dos estaciones de un modelo de serie pasaría en la estación de trabajo:

Tiempo en la estación de trabajo A _n = Tiempo en búfer _n + Tiempo de operación _n

El tiempo en el búfer para la enésima parte se compone de los tiempos de operación para las partes que lo precedieron en el procesamiento mientras que la enésima parte estaba en el búfer. Por ejemplo, supongamos que la cuarta parte a llegar lo hace mientras se está procesando la segunda parte a llegar. Entonces, el tiempo que la cuarta parte pasa en el búfer es igual a una porción del tiempo de operación para la segunda parte y todo el tiempo de operación para la tercera parte:

Tiempo en la estación de trabajo ₄ = f (tiempo de operación ₂, tiempo de operación ₃) + Tiempo de operación ₄

Así, el tiempo pasado en la estación de trabajo por la cuarta parte se correlaciona con el tiempo empleado por la segunda y la tercera partes.

En lugar de utilizar observaciones de medidas de desempeño correlacionadas directamente en cálculos de análisis estadísticos, se construyen observaciones independientes. Cómo hacer esto se discute más adelante en este capítulo.

El análisis estadístico de los resultados de la simulación se ve favorecido en gran medida por la construcción de observaciones independientes de las medidas de desempeño.