3.2.1._ descripción y conceptualizacion de la simulacion, establescer el problema, esecificacion del objetivo(s), definicion de indicadores, simulacion, determinacion

Descripción de la Simulación:  la simulación es el artificio contextual que hace referencia a la investigación de una hipótesis o un conjunto de hipótesis de trabajo utilizando modelos un método perfecto para la enseñanza y aprendizaje. Thomas T. Goldsmith Jr. y Estle Ray Mann la definen así: "Simulación es una técnica numérica para conducir experimentos en una computadora digital. Estos experimentos comprenden ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales son necesarias para describir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largos períodos".

Conceptualización de la Simulación: Hasta el latín hay que marcharse para encontrar el origen etimológico del término simulación que ahora nos ocupa. Y es que emana de la unión de dos componentes léxicos latinos: la palabra “similis”, que puede traducirse como “parecido”, y el sufijo “-ion”, que es equivalente a “acción y efecto”.

Simulación es la acción de simular. Este verbo refiere a representar algo, imitando o fingiendo lo que no es. Por ejemplo: “El árbitro consideró que el delantero hizo una simulación y por eso decidió amonestarlo”, “Las autoridades pidieron a los empleados que realizarán una simulación de la votación para analizar si están capacitados”, “El arquitecto presentó una simulación computarizada de lo que sería el edificio”.

Puede definirse a la simulación como la experimentación con un modelo que imita ciertos aspectos de la realidad. Esto permite trabajar en condiciones similares a las reales, pero con variables controladas y en un entorno que se asemeja al real pero que está creado o acondicionado artificialmente. La idea es que la simulación permita comprobar el comportamiento de una persona, de un objeto o de un sistema en ciertos contextos que, si bien no son idénticos a los reales, ofrecen el mayor parecido posible. Así, es posible corregir fallos antes de que la experiencia, efectivamente, se concrete en el plano de lo real. Dentro de áreas como la ingeniería industrial existe lo que se conoce como simulación de procesos. Se trata de una herramienta muy importante dentro del sector, pues facilita enormemente la realización de proyectos y tareas. ¿Cómo? Gracias a que se encarga de proceder a representar un proceso mediante otro que resulta mucho más sencillo y fácilmente comprensible. Es decir, mediante este recurso lo que se logra es poder llevar a cabo diseños buenos a la primera y conseguir productos que permiten obtener un mayor beneficio o un coste competitivo en lo que se refiere a su propia fabricación. A nivel económico y financiero, tendríamos que destacar otros tipos de simuladores. Así, por ejemplo, en España existe lo que se conoce como simulador de renta. Se trata de una herramienta que se pone al alcance de los ciudadanos para que puedan llevar a cabo de manera muy rápida y sencilla lo que es su declaración de la renta. Por otro lado, también hay un sistema de simulación de elecciones. Gracias a él lo que se logra es realizar una aproximación a los resultados que se van a producir en unas elecciones, ya sean locales, regionales, nacionales o europeas, por ejemplo. En España este mecanismo recibe el nombre de simulador electoral. Las simulaciones son habituales en el ámbito de la aviación. La formación de los pilotos incluye prácticas en simuladores que presentan todos los mandos de un avión para volar virtualmente en un ambiente simulado. De esta manera, si el piloto comete algún error propio del proceso de aprendizaje, no sufrirá ningún daño ya que todo se trata de una simulación; en cambio, si el error se cometiera en un vuelo real, el avión podría caerse. Lo que ofrece la simulación, en este caso, es un ámbito seguro para la práctica.

Establecer el problema:  puede llevarse a cabo una prueba ji cuadrada para probar si los datos simulados y los datos reales provienen de la misma distribución básica de probabilidad. Sin embargo, esas pruebas sólo se aplican a la validez de los datos de entrada y no del modelo general.

Especificación del Objetivos:

1. Comprender la metodología general para la simulación de un sistema.
2. Comprender las coincidencias y diferencias entre métodos analíticos y de simulación.
3. Estudiar diferentes clases de modelos de simulación.
4. Determinar las características deseables en los modelos de simulación.
5. Adquirir nociones básicas sobre probabilidades.
6. Aprender a simular el comportamiento de variables exógenas al sistema.
7. Aplicar la metodología de simulación para obtener decisiones óptimas.

Definición de indicadores: Los indicadores de rendimiento miden la eficacia de las actividades de ordenación pesquera que se emprenden para alcanzar los objetivos de las políticas. En términos amplios, conducen a tres categorías de representación:

• tendencias simples en valores absolutos, tales como capturas o empleo;
• cambios cuantitativos y cualitativos de infraestructura o de disposiciones institucionales que influyen en los resultados de la ordenación, tales como los cambios en el régimen de los derechos de acceso o el grado de participación de los pescadores;
• tendencias en valores relativos [no entre el valor absoluto y los puntos de referencia relacionados con él, tales como el Rendimiento máximo sostenible (RMS) o el Rendimiento económico máximo (REM)].

La elaboración de muchos de los indicadores requiere la combinación de múltiples variables, pero determinadas variables, tales como captura, esfuerzo y valor, son fundamentales para una gran variedad de indicadores, o bien, pueden emplearse ellas mismas como indicadores. En consecuencia, las listas de variables de diversos indicadores pueden solaparse.

Los indicadores biológicos se pueden emplear para seguir de cerca el estado de explotación de la pesquería, pero son inadecuados para evaluar los resultados del sector de las diferentes pesquerías tomado en su conjunto. Los indicadores económicos pueden medir la importancia relativa de la pesca para un país o una región a escala macro o microeconómica. Los indicadores socioculturales tienen en cuenta la diversidad de las necesidades y las prácticas de diferentes grupos de población en el sector de la pesca. Se requieren indicadores del cumplimiento de las medidas de ordenación para controlar la eficacia de tales medidas y reducir los conflictos. En la práctica, las evaluaciones de las diferentes pesquerías deberían combinar siempre indicadores biológicos, económicos y socioculturales e indicadores del cumplimiento de las medidas, a fin de orientar la toma de decisiones en materia de ordenación.

La identificación de las prioridades de las políticas y de los aspectos de ordenación dependen en gran medida de la identificación de los problemas de la pesquería. Existe una serie de indicadores de rendimiento que pueden contribuir a identificar tales problemas, sugerir posibilidades de intervención y seguir de cerca los resultados.

Definición de simulación: Puede definirse a la simulación como la experimentación con un modelo que imita ciertos aspectos de la realidad. 

Determinación de muestras: Cuando se esta diseñando un estudio se determina la precisión en las inferencias que se desea, y esto (junto con algunos supuestos de la población) determina el tamaño de muestra que se tomará. Usualmente se fija uno de los siguientes dos objetivos:

Se determina el error estándar de un parámetro o cantidad de interés (o de manera equivalente se fija la longitud máxima aceptable del intervalo de confianza que resultará). Por ejemplo, en encuestas electorales es típico reportar los resultados de esta encuesta más menos 33 puntos porcentuales tienen un nivel del 95%95% de confianza, ¿cuantas personas se debe entrevistar para lograr esto?

Se determina la probabilidad de que un estadístico determinado sea estadísticamente significativo. Por ejemplo, cuando se hacen ensayos clínicos se determina un tamaño de muestra para que con probabilidad de xx% se detecte una diferencia clínicamente relevante con el nuevo tratamiento (si es que este es efectivo).

En muchos casos existen fórmulas para calcular tamaños de muestra de tal manera que se cumplan los objetivos planteados, sin embargo, conforme se agrega complejidad al levantamiento de los datos (faltantes, levantamientos en varias etapas,…) o si nos alejamos de las estadísticas típicas, las fórmulas dejan de aplicar o se vuelven muy complejas, de manera que suele ser conveniente recurrir a simulación. Veremos dos ejemplos que se tomaron de Gelman and Hill (2007).