Ensayo diagrama de grentt
Páginas: 8 (1909 palabras)
Publicado: 29 de marzo de 2011
DISTRIBUCIONES DE PROBABIlidades
pamplomaa
INVESTIGACION DE OPERACIONES
FACULTAD DE ADMINISTRACION
VI SEMESTRE
INTRODUCCION
para analizar una línea de espera, sea analítico o por simulación, está determinado principalmente por las distribuciones de los tiempos de llegada y los tiempo de servicio. En la practica estas distribuciones se determinan observando las líneas
de esperadurante su operación y registrando los datos correspondientes.
El modelo de colas es un aspecto de la vida actual, que nos encontramos frecuentemente en nuestras actividades diarias. Un supermercado, en los Bancos, etc., el fenómeno de las colas surge cuando unos recursos compartidos necesitan ser accedidos para dar servicio a un elevado número de trabajos o clientes.
Esto es una medida queayuda alos diferentes empresa a el desarrollo de las actividades diarias dando a conocer como se encuentra su area de operación, dándole una mayor facilidad de desempeño en el cargo dándole solución a los diferente s problemas que se presente ya sea en los clientes, etc.
QUE ES UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad deuna variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los eventos rango de valores de la variable aleatoria.
Cuando la variable aleatoria toma valores en el conjunto de los números reales, la distribución de probabilidad estácompletamente especificada por la función de distribución, cuyo valor en cada real x es la probabilidad de que la variable aleatoria sea menor o igual que x.
CUAL ES LA DIFERENCIA ENTRE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL Y UNA DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Expresa la probabilidad de un número k de eventos ocurriendo en un tiempo fijo si estos eventos ocurren con una frecuencia media conocida y sonindependientes del tiempo discurrido desde el último evento.
La distribución exponencial es el equivalente continuo de la distribución geométrica discreta. Esta ley de distribución describe procesos en los que:
• Nos interesa saber el tiempo hasta que ocurre determinado evento, sabiendo que,
• el tiempo que pueda ocurrir desde cualquier instante dado t, hasta que ello ocurra en uninstante tf, no depende del tiempo transcurrido anteriormente en el que no ha pasado nada.
Si en el contexto de un proceso de Poisson ocurren eventos o éxitos en un espectro continuo de tiempo y espacio. Entonces la longitud del espacio o tiempo entre eventos sucesivos sigue una distribución de probabilidad exponencial. Puesto que el tiempo y el espacio son un espectro continuo, esta es unadistribución continua.
Dado que el proceso de Poisson es estacionario, la distribución exponencial se aplica ya sea cuando estamos interesados en el tiempo (o espacio) hasta el primer evento, el tiempo entre dos eventos sucesivos, o el tiempo hasta que ocurra el primer evento después de cualquier punto aleatoriamente seleccionado.
EN QUE EXPERIMENTOS DE TIPO ALEATORIO PUEDE UTILIZARSE LADISTRIBUCION DE TIPO EXPONENCIAL
La distribución exponencial se produce naturalmente cuando se describe la longitud de las cosas-los tiempos de llegada en un proceso de poisson homogéneo
Variable exponencial también se puede utilizar para modelar situaciones donde se producen determinados eventos con una probabilidad
Ejemplo:
Se ha comprobado que el tiempo de vida de cierto tipo de marcapasossigue una distribución exponencial con media de 16 años. ¿Cuál es la probabilidad de que a una persona a la que se le ha implantado este marcapasos se le deba reimplantar otro antes de 20 años? Si el marcapasos lleva funcionando correctamente 5 años en un paciente, ¿cuál es la probabilidad de
que haya que cambiarlo antes de años?
Solución: Sea T la variable aleatoria que mide la duración...
pamplomaa
INVESTIGACION DE OPERACIONES
FACULTAD DE ADMINISTRACION
VI SEMESTRE
INTRODUCCION
para analizar una línea de espera, sea analítico o por simulación, está determinado principalmente por las distribuciones de los tiempos de llegada y los tiempo de servicio. En la practica estas distribuciones se determinan observando las líneas
de esperadurante su operación y registrando los datos correspondientes.
El modelo de colas es un aspecto de la vida actual, que nos encontramos frecuentemente en nuestras actividades diarias. Un supermercado, en los Bancos, etc., el fenómeno de las colas surge cuando unos recursos compartidos necesitan ser accedidos para dar servicio a un elevado número de trabajos o clientes.
Esto es una medida queayuda alos diferentes empresa a el desarrollo de las actividades diarias dando a conocer como se encuentra su area de operación, dándole una mayor facilidad de desempeño en el cargo dándole solución a los diferente s problemas que se presente ya sea en los clientes, etc.
QUE ES UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD
En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de probabilidad deuna variable aleatoria es una función que asigna a cada suceso definido sobre la variable aleatoria la probabilidad de que dicho suceso ocurra. La distribución de probabilidad está definida sobre el conjunto de todos los eventos rango de valores de la variable aleatoria.
Cuando la variable aleatoria toma valores en el conjunto de los números reales, la distribución de probabilidad estácompletamente especificada por la función de distribución, cuyo valor en cada real x es la probabilidad de que la variable aleatoria sea menor o igual que x.
CUAL ES LA DIFERENCIA ENTRE UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD EXPONENCIAL Y UNA DISTRIBUCIÓN DE POISSON
Expresa la probabilidad de un número k de eventos ocurriendo en un tiempo fijo si estos eventos ocurren con una frecuencia media conocida y sonindependientes del tiempo discurrido desde el último evento.
La distribución exponencial es el equivalente continuo de la distribución geométrica discreta. Esta ley de distribución describe procesos en los que:
• Nos interesa saber el tiempo hasta que ocurre determinado evento, sabiendo que,
• el tiempo que pueda ocurrir desde cualquier instante dado t, hasta que ello ocurra en uninstante tf, no depende del tiempo transcurrido anteriormente en el que no ha pasado nada.
Si en el contexto de un proceso de Poisson ocurren eventos o éxitos en un espectro continuo de tiempo y espacio. Entonces la longitud del espacio o tiempo entre eventos sucesivos sigue una distribución de probabilidad exponencial. Puesto que el tiempo y el espacio son un espectro continuo, esta es unadistribución continua.
Dado que el proceso de Poisson es estacionario, la distribución exponencial se aplica ya sea cuando estamos interesados en el tiempo (o espacio) hasta el primer evento, el tiempo entre dos eventos sucesivos, o el tiempo hasta que ocurra el primer evento después de cualquier punto aleatoriamente seleccionado.
EN QUE EXPERIMENTOS DE TIPO ALEATORIO PUEDE UTILIZARSE LADISTRIBUCION DE TIPO EXPONENCIAL
La distribución exponencial se produce naturalmente cuando se describe la longitud de las cosas-los tiempos de llegada en un proceso de poisson homogéneo
Variable exponencial también se puede utilizar para modelar situaciones donde se producen determinados eventos con una probabilidad
Ejemplo:
Se ha comprobado que el tiempo de vida de cierto tipo de marcapasossigue una distribución exponencial con media de 16 años. ¿Cuál es la probabilidad de que a una persona a la que se le ha implantado este marcapasos se le deba reimplantar otro antes de 20 años? Si el marcapasos lleva funcionando correctamente 5 años en un paciente, ¿cuál es la probabilidad de
que haya que cambiarlo antes de años?
Solución: Sea T la variable aleatoria que mide la duración...
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