ANÁLISIS ESTADÍSTICO EN LAS SIMULACIONES - II

Además del problema de la autocorrelación, podemos tener un segundo problema en que la especificación de las condiciones iniciales del sistema en el tiempo 0 pueden influir en ¡os resultados. Por ejemplo, supongamos que en la simulación de la cola de espera de la Secc. 23.2 la distribución de tiempos entre llegadas y de servicio es tal que el tiempo promedio de espera por cliente es mayor de 15 minutos. En otras palabras, el sistema está muy congestionado. Si fuéramos a iniciar esta simulación sin personas en el sistema, los pocos clientes iniciales tendrán tiempos de espera cero o muy pequeños. Estos tiempos iniciales de espera dependen mucho de las condiciones iniciales, y por lo tanto, pueden no ser representativos del comportamiento del sistema en estado estable. A este periodo inicial, antes que la simulación alcance el estado estable, se le llama periodo transitorio, o periodo de calentamiento. 

Hay dos métodos para superar los problemas relacionados con el periodo transitorio. El primero es usar un conjunto de condiciones iniciales que sea representativo del sistema en estado estable. Sin embargo, en muchas simulaciones puede ser difícil establecer esas condiciones iniciales. Esto es especialmente valido en las simulaciones de colas. El otro método es dejar que la simulación se ejecute durante un rato y desechar la parte inicial de la simulación. Con este método estamos suponiendo que la parte inicial de la simulación lleva al modelo hasta un estado de equilibrio. Como no anotamos ninguna medida estadística durante la etapa de calentamiento, podemos reducir mucho del sesgo. Desafortunadamente, no hay una manera fácil de estimular cuánto iniciales borrar para reducir el sesgo de inicialización a niveles insignificantes Como cada modelo de simulación es distinto, depende del analista determinar cuándo termina el periodo transitorio. 

Aunque esto es difícil, hay algunos lineamientos que se pueden usar. Para estos detalles y otros del tema, consulte a Law y Kelton (1982). 7 Con objeto de analizar resultados, en general clasificamos las simulaciones en dos tipos: simulaciones de terminación y simulaciones de estado estable. Una simulación de terminación es aquella que se ejecuta durante un tiempo TE, donde E es un evento o eventos especificados que detienen la simulación. El evento E puede ser un tiempo especificado, en cuyo caso la simulación se ejecuta durante un lapso de tiempo determinado. O bien, si es una condición especificada, la duración de la simulación será una variable aleatoria. Una simulación de estado estable es aquella que se ejecuta durante un tiempo largo, esto es, la duración de la simulación "tiende a infinito."