Simulación de eventos discretos. Análisis y aplicación de modelos de simulación

Contents

Objetivo        1

Procedimiento        1

Resultados:        1

Problema 1        1

Problema 2        2

Conclusión        2

Objetivo:

Saber aplicar la distribución de probabilidad al tipo de variable aleatoria con la que se esté trabajando.

Procedimiento:

En equipo, resolver los problemas delineados.

Resultados:

Problema 1

Al mercado salió el volumen más reciente del comic de moda, logrando que el 80% de los aficionados ya lo hayan comprado y leído. De un grupo de 4 aficionados, ¿cuál es la probabilidad de que 2 de ellos ya hayan comprado y leído el nuevo comic?

R= P = 0.8N=4K=2P{x=k}=Cknpk(1−p)n−k=C24(0.8)2(1−0.8)4−2=(16∗.64)∗(0.04)=0.4096=40.96

La probabilidad de que 2 de 4 aficionados ya hayan comprado y leído el nuevo comic es de 0.4096 lo cual equivale al 40.96%.

Problema 2

Los autos llegan a una gasolinera a razón de 4 por minuto, ¿cuál es la razón de que al menos un auto llegue en cualquier intervalo dado de 30 segundos?

Autos recibidos por minuto λ=4

Tasa   de llegada   por segundo es λ=460=0.0666

Tasa de llegada en30segundos es λ=0.0666∗30=1.998

Una vez que tengamos la tasa de llegada por 30 segundos podremos sustituir los datos en la fórmula, usaremos el valor de 1.998 ya que es lo que nos pide el problema, la probabilidad de que llegue al menos 1 auto en un intervalo de 30segundos entonces sería la siguiente:

P{x=k}=λke−λk !P=1.9981e−1.9981!P=0.2709=27.09 

Con esto podemos decir que hay un 27.09% de probabilidad de que al menos llegue un cliente en ese lapso de tiempo, la diferencia del 100% podría ser de que no llegue ningún cliente o que llegue más de 1 en ese tiempo.

Conclusión

Es fundamental saber como aplicar este tipo de formulas para obtener datos estadísticos de una situación que se llegue a presentar, con esta actividad y lo visto en las sesión pasada logramos reforzar y tener un mejor entendimiento del tema explicado.

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