¿Consideras que hay una relación entre la movilidad y las distribuciones de probabilidad?

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Contenido

a)        ¿Consideras que hay una relación entre la movilidad y las distribuciones de probabilidad? ¿Por qué?        2

b)        ¿Cuáles son los principales problemas relacionados a la movilidad que enfrentan las ciudades mexicanas?        2

c)        ¿Consideras que los recursos que se destinan al transporte son invertidos adecuadamente? ¿Por qué?        2

Modelos matemáticos que existen para el análisis y solución de problemas de movilidad        2

Problema de movilidad en mi comunidad        3

Referencias        3

1. ¿Consideras que hay una relación entre la movilidad y las distribuciones de probabilidad? ¿Por qué?

Si ya que, gracias a las distribuciones de probabilidad, se relaciona la información con base a datos obtenidos, que mediante operaciones matemáticas se busca el entendimiento y la proyección del comportamiento del movimiento

1. ¿Cuáles son los principales problemas relacionados a la movilidad que enfrentan las ciudades mexicanas?

En los caminos y puentes se ven afectas por la falta de infraestructura para el comercio de grandes dimensiones, en relación con que deber por medio de trailers en lugar de incrementar la infraestructura de del ferrocarril.

La sobrepoblación de automóviles versus la vías lentas y rápidas no están diseñadas para coexistir.

Las pocas opciones de transporte público y su necesidad de mejorar su infraestructura y calidad del servicio.

1. ¿Consideras que los recursos que se destinan al transporte son invertidos adecuadamente? ¿Por qué?

No, con base en que los resultados que vemos día a día demuestran que falta una mejor inversión de los recursos, sin politizar hemos visto muchos fraudes en las licitaciones de proyectos en varios medios de transporte.

Modelos matemáticos que existen para el análisis y solución de problemas de movilidad

• Maximización de Entropía.
• Doblemente acotado.
• Simplemente acotado origen.
• Simplemente acotado destino.
• Modelos desagregados por cluster.
• Con base en factores de crecimiento.
• Modelos probabilísticos.
• Modelos programación lineal.
• Distribución continúa.

Variables:

Discretas (Uniforme, Binomial, Hipergeométrica, Multinomial, De Poisson)

Continuas (Uniforme, Normal, Exponencial)

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