000			02699nam a2200289 a 4500
003			CHAP
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020			_a978-0-470-51284-5
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041			_aeng _bspa _feng _heng
082			_aPA 658.40352 _b.V67 2008
100			_aVose, David _eautor _9190642
245			_aRisk Analysis : _bA quantitative guide / _cDavid Vose
250			_a3rd edición
264			_aToronto, Chichester : _bJohn Wiley and Sons LTD., _c2008
300			_axi, 735 páginas : _bilustraciones
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _asin medio _bn
338			_2rdacarrier _avolumen _bnc
505			_aPreface. -- Part 1: Introduction. -- 1. Why do a risk analysis?. -- 2. Planning a risk analysis. -- 3. The quality of a risk analysis. -- 4. Choice of model structure. -- 5. Understanding and using the results of a risk analysis. -- 6. Probability mathematics and simulation. -- 7. Building and running a model. -- 8. Some basic random processes. -- 9. Data and statistics. -- 10. Fitting distributions to data. -- 11. Sums of random variables. -- 12. Forecasting with uncertainty. -- 13. Modelling correlation and dependencies. -- 14. Eliciting from expert opinion. -- 15. Testing and modelling causal relationships. -- 16. Optimisation in risk analysis. -- 17. Checking and validating a model. -- 18. Discounted cashflow modelling. -- 19. Project risk analysis. -- 20. Insurance and finance risk analysis modelling. -- 21. Microbial food safety risk assessment. -- 22. Animal import risk assessment. -- I. Guide for lecturers. -- II. About ModelRisk. -- III. A compendium of distributions. -- IV. Further reading. -- V. Vose Consulting. -- References. -- Index.
520			_aEste libro aborda la cuantificación del riesgo, la modelización de los riesgos identificados y la toma de decisiones a partir de dichos modelos. El análisis cuantitativo de riesgos (ARC) mediante simulación de Monte Carlo ofrece un método potente y preciso para abordar la incertidumbre y la variabilidad de un problema. Al proporcionar los elementos básicos, el autor guía al lector a través de los pasos necesarios para generar un modelo de análisis de riesgos preciso y ofrece técnicas generales y específicas para abordar la mayoría de los problemas de modelización. Se utiliza una amplia gama de problemas resueltos para ilustrar estas técnicas y cómo pueden combinarse para resolver problemas que, de otro modo, serían complejos.
534			_pTítulo original:
650		7	_aEvaluacón de riesgo : modelos matemáticos _9190643
650		0	_aMétodo de Monte Carlo _976621
942			_2ddc _cLIBRO
999			_c220603 _d220603