O documento discute a simulação como uma forma de imitar a realidade sem os riscos e custos de experimentação real. Ele explica que a simulação envolve a criação de um modelo matemático que descreve o comportamento de um sistema ao longo do tempo. As variáveis no modelo podem ser de entrada, saída ou intermediárias, e os modelos podem ser discretos, contínuos ou combinados, dependendo da natureza do sistema. O objetivo é mostrar conceitos e aplicações relacionadas à modelagem de dados de entrada, abordando tópicos como inferência, distribui

1. Introdução
A simulação é uma forma de imitar a realidade sem correr os riscos, os custos e o
tempo que resultariam se tivéssemos de experimentar. Para o fazermos, criamos um
modelo matemático que descreva o comportamento ao longo do tempo do sistema que
vamos estudar.
As variáveis de um modelo de simulação podem classificar-se como de entrada
(políticas, aleatórias ou determinísticas), saída e saída intermédia. Dependendo da
natureza do sistema e das características de interesse pode usar-se um modelo de
simulação discreto, contínuo ou combinado. Os modelos discretos são os mais populares.
Esse trabalho teve como objetivo mostrar os principais conceitos e aplicações
relacionados ao assunto modelagem de dados de entrada, através de exercícios
conceituais e exemplos de aplicações, abordando os seguintes pontos: Inferência, Regra
de Sturges, principais distribuições continuas, principal distribuição discreta Poisson,
testes de aderência (teste Chi-Quadrado e teste Kolmogorov-Smirnov).