Se sabe que la tasa de llegadas a las cajas responde a un modelo de Poisson y es
de 10 clientes por hora. La probabilidad de que la primera llegada ocurra en los
próximos 20 minutos es inferior al 10% Falso Verdadero.
El objetivo del estudio de líneas de espera es eliminar la espera por completo así
el cliente se encuentra satisfecho y aumenta su fidelidad.
Falso Verdadero.
La distribución exponencial se dice negativa porque el resultado de su cálculo
da un número negativo
Falso Verdadero.
En los modelos de muerte pura se hace necesario conocer la cantidad de
clientes en sistema N para calcular la probabilidad de que en un tiempo t ocurran n
salidas (muertes para el sistema)
Falso Verdadero.
Para algunas simulaciones estocásticas (sujetas al azar) es necesario repetir las
simulaciones del modelo la mayor cantidad de veces posible para estimar la
probabilidad de ocurrencia cuando se implemente en la realidad
Falso Verdadero.
Los métodos modernos de generación de números aleatorios no son realmente
aleatorios, ya que son generados a través de programas determinados.
Falso Verdadero.
Los modelos de simulación es una técnica de optimización.
Falso Verdadero.
El Departamento “Ingeniería e Innovación” de la empresa Omega, desea
construir un dispositivo que traslade automáticamente los artículos que pasaron por
el control de calidad al área de despacho. Para el diseño del dispositivo es
aconsejable usar simulación de Montecarlo
Falso Verdadero.
Cualquier simulación de eventos discreto, independientemente de la
complejidad del sistema que describe, se reduce a tratar dos eventos básicos:
llegadas y salidas
Falso Verdadero.
Los números aleatorios desempeñan un rol básico en los procesos de
simulación ya que para modelar un sistema se comienza por crear objetos,
individuos, eventos con características particulares que los determinan y sobre las
cuales se harán los análisis pertinentes
Falso Verdadero.
¿Cuáles son algunas de las medidas de desempeño de sistemas estables? Seleccione 3 correctas
Lq
Ls Ws tS.
¿Cuáles son los objetivos perseguidos al estudiar un sistema de líneas de
espera? Seleccione 3 correctas Agilizar la atención
Disminuir el tiempo de espera
Mejorar el uso de los recursos Analizar la llegada.
Que recurso de una organización busca que esté en equilibrio para tener una
buena atención bajos costos maque 2 opciones: Costo de servicio Espera de atención Espera de orden.
Suponga que solicita un turno a un médico para un día determinado y la
secretaria le indica que le queda un solo turno ¿Cómo es la capacidad de la fila? Seleccione la correcta Finita
infinita grande.
¿Cómo se denomina la característica de la fila que describe el orden
seleccionado para ser atendido? , Seleccione la correcta Disciplina de la fila Disciplina de arte Disciplina compuesta.
¿Qué medidas de desempeño son representativas para cuantificar el fenómeno
de esperar en las colas, según la bibliografía estudiada? Seleccione 3 correctas Longitud promedio de cola. Tiempo de servicio
Tiempo promedio de espera en la cola
Tiempo de espera
.
¿Qué características de las filas describe si las mismas son simples o múltiples? , Seleccione la correcta
Número de la fila Numero de llegada.
¿Cómo se denomina al elemento de un sistema de colas donde se generan los
clientes? , seleccione la correcta Fuente de llegada Numero de llegada.
Cuáles de las siguientes opciones son características del mecanismo de servicio?
seleccione 4 respuestas correctas: Dimensión del servicio Tasa de servicio Etapas del servicio Distribución del tiempo de espera Servicio esperado.
Cuáles de las siguientes opciones son características de la fuente de llegada?
seleccione 4 respuestas correctas: Distribución de llegadas Dimensión de la llegada Control de llegada Tasas de llegadas Servicio de llegada.
La ocurrencia de una llegada al sistema de líneas de espera es independiente
del tiempo transcurrido del sistema. Esto lo garantiza la propiedad de Falta de memoria Puede ser che.
¿cómo se denomina al modelo de filas que toma como proceso la entrada de un
nuevo cliente y la salida de un cliente atendido? Proceso de nacimiento y muerte pura Proceso de vida.
La distribución exponencial tiene características que la definen y que hacen que
pueda modelizarse con ella el estudio de las líneas de espera. Entre esas
propiedades, las más relevantes son: 3 correctas Variables discretas con distribución de Poisson Falta de memoria Función estrictamente decreciente funcion binaria.
¿cómo se supone que se encuentra el sistema de colas modelados por un
proceso de nacimiento y muerte pura?
Estable Inestable.
Faltando algunos minutos para culminar el horario de atención al cliente, la
empresa necesita calcular la probabilidad de que lleguen 5 clientes más, Para hacer
esos cálculos es preciso conocer: Seleccione las 2 respuestas correctas
Cantidad de clientes El tiempo restante hasta el horario de cierre (t) La tasa de llegada (λ) .
Si se tiene un sistema de filas para la atención a reclamos de Omega con las
siguientes características: Sistema con distribución constante para el tiempo de
llegadas y para el tiempo de servicio, con solo 1 servidor. La
atención es “Primero en llegar, primero en ser atendido” con capacidad máxima de
personas en sistema y fuente de llegada infinitas.
El modelo que lo representa es:
(D/D/1): (PLPS/INFINITO/INFINITO)
(D/D/1): (PLPS/FINITO/FINITO)
.
¿Cuál será el modelo de líneas de espera para un local en el que las tasas de
distribución son exponenciales, hay 2 servidores con una atención prioritaria para
clientes que ya registrados como tales y una capacidad máxima de personas
permitidas en el local de 15 siendo irrestricto el origen de los clientes?
(M M 2) (P 15 finito)
(M M 2) (P 15 infinito)
.
En la notación (a/b/c): (d/e/f) los componentes del segundo paréntesis hacen
referencia a:
F,c,a F, d, e
.
En la notación (a/b/c): (d/e/f) los componentes del segundo paréntesis hacen
referencia a: Seleccione las 3 respuestas correctas:
D = Disciplina en las colas
E = número máximo permitido en el sistema (haciendo cola o en servicio)
a = amplitud de filas F = tamaño de la fuente
.
La notación (a/b/c): (d/e/f). Seleccione las 4 respuestas correctas: Resume las características de la situación dentro de un modelo de colas. b= distribución esperas a= distribución de las llegadas c= cantidad de servidores paralelos b= distribución de las salidas (tiempo de servicio) .
En un sistema de colas de Poisson cuya notación es (a/b/s): (d/e/f), la primera
componente del segundo paréntesis la disciplina de fila que podrá ser: SOAL P PLPS DG SS SOAL P PLPS DG .
En los estudios de líneas de espera de Poisson especializados, tanto los tiempos de
llegadas como los tiempos de atención tienen distribución: Exponencial Logaritmico
.
Un modelo de simulación de la demanda de un artículo que se mantiene fija en todos
los periodos de tiempo se clasifica como
Dinamico Estático
.
En el método congruencial lineal para generar valores mediante xn=a x(n- 1)+b mod
m, ¿qué significa a, b y m?. Seleccione las 3 respuestas correctas.
A=multiplicador
B=incremento
La tasa de llegada (λ) M=módulo .
¿Cómo se denomina la etapa de la estructura de un proceso de simulación en donde
se registran todos los eventos realizados y los resultados obtenidos dep…aplicación? Documentación y comunicación Documentacion y esquema.
¿Cuáles son las razones para realizar una simulación? Selecciones las 4 respuestas
correctas.
El sistema real no existe
Es sistema real evoluciona muy rápido o muy lento.
Presupuesto acotado Es inviable experimentar sobre el sistema real. El sistema real es muy complejo. .
¿En qué etapa de la estructura de un proceso de simulación se definen, las personas
involucradas, el costo del estudio, el tiempo disponible y las medidas para evaluar el
desempeño del estudio? Definición de objetivos y planes de estudio Definicion de metas.
¿Cómo se denomina la etapa de la estructura del proceso de simulación donde se
determina qué configuraciones o alternativas van a ser simuladas? Definición de objetivos y planes de estudio Diseño experimental .
¿Cuál de las siguientes opciones es un parámetro estadístico utilizado como análisis
estándar, en el estudio de las salidas que produce el modelo de Montecarlo?
Mediana
Recoleccion de entradas.
en el segundo paso de la simulación de Montecarlo se obtienen los
valores de las variables …. Alores aleatorios generados entre 0 y 1. Para ese proceso hay
varios métodos entre los que se cuenta…. 3 respuestas correctas:
Método de Convolución
Función inversa
Presupuesto acotado Método de Convolución
.
El método de implementación de Montecarlo consta de tres pasos para su
implementación. Ellos son (seleccione las tres respuestas correctas): Generar muestras aleatorias de la variable de entrada X Obtener los valores de salida y del modelo Presupuesto acotado Realizar análisis estadístico de la muestra de los valores de la salida Y.
La simulación de Montecarlo opera con valores de entrada que se denotan con X y
son números aleatorios comprendidos entre 0 y 1. Los valores de salida Y se obtienen a
partir de los valores de entrada X por algún algoritmo o método apropiado como el de la
función inversa. Los cálculos estadísticos relevantes para el sistema se hacen utilizando:
Los valores de salida Y Los valores de salida X.
¿Cuál de las siguientes opciones es un parámetro estadístico utilizado como análisis
estándar, en el estudio de las salidas que produce el modelo de Montecarlo?
Media aritmetica Mediano promedio.
Considere el problema del área de producción de la empresa Omega: La temperatura
ambiental registrada activa el sistema de refrigeración supera los 25°. Si se construyera un
modelo de simulación que representara los Valores térmicos alcanzados en ese sector, ¿de
qué tipo tendría que ser?
discontinuo Continuo.
Suponga que desea simular el ingreso y egreso de los clientes de una peluquería, los
clientes arriba y son atendidos en forma aleatoria ¿Qué modelo de simulación debe
emplearse?
discontinuo Estocástico .
Se desea simular la actividad de un instrumento que contabiliza el conteo de piezas
con fallas en un control de calidad. Cada vez que se registra una falla el instrumento
registra el tiempo en el que este ocurrió, el contador, esta simulación puede calificarse
como
Discreto
Estocástico .
El modelo de decisiones que permite incorporar probabilidades de otras fuentes para la
selección de la mejor alternativa, ¿a qué tipo de decisiones corresponde?
Riesgo
Seguras.
Los tiempos en los que puede desarrollarse un proceso de simulación son. Seleccione
las dos respuestas correctas:
Discreto
Continuo arimetico.
¿Cómo se denomina la secuencia de números generados por el método de los
cuadrados medios o por el método congruencial?
Pseudoaleatoria
Pseudodinamica.
Según el Teorema del método congruencial, si A=5, B=1, M=9, y X0=1.
¿Tiene periodo completo?
Si,porque cumple la segunda condición del Teorema
No, porque no cumple la segunda condición del Teorema
.
¿Cuál de las siguientes rutinas que se mencionan es un componente de los modelos
de simulación de eventos discretos? Rutina de tiempo
Rutina de cantidad
.
En los modelos de simulación de eventos discretos. ¿Qué realiza la lista de sucesos?
Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos No contiene el tiempo.
¿Qué componente de los modelos de simulación de eventos discretos se conforma de
un conjunto variables de estado que describen el sistema en un determinado tiempo? Estado del sistema Estado de llegada.
Se necesita generar 50 números aleatorios distintos por el método congruencial. Para
ello, las condiciones que debe cumplir “m” son. Seleccione las 4 respuestas correctas:
“m” y “b” deben ser coprimos
M ≥ 50 Si “m” es múltiple de 4
“a-1” también debe ser múltiple de 4
“a” y “z” deben ser coprimos Los números primos que dividen a “m” deben dividir a “a-1”.
Un número aleatorio perteneciente a un conjunto de números también aleatorios, se
caracteriza por las siguientes propiedades: selecciones 2 respuestas posibles
La elección de un número es totalmente independiente de la elección anterior
Todos los números del conjunto tienen la misma probabilidad de ser elegidos
Todas incorrctas
.
Se hizo una generación aleatoria por método congruencial usando módulo 6 (m=6) para
calcular usándose el siguiente criterio para determinar si efectivizó una compra o no: Si 0 ≤
z ≤ 0,5 la compra Sí se hizo y se representa con “S”. si 0,5 ≤ z ≤ 1 la compra NO se hizo e
representa con la “N”. Los tres primeros clientes generados obtuvieron valores aleatorios
de 1/6, 4/6 y 3/6 respectivamente. Por lo tanto, los resultados para ellos son,
respectivamente:
S-N-N
C-N-N .
En el sector cajas de omega hay 5 servidores que están cobrando a sus
respectivos clientes y se encuentran 18 clientes en una… llamados por algunos de los
cajeros para abonar el importe de sus compras para el sistema de colas la cantidad
de clientes en el sistema: Es de 23 Es de 33 Es de 13 .
El tiempo de servicio de la sección “Despacho” de Omega sigue una distribución
exponencial al igual que las llegadas de los artículos para entregar, aunque por
cuestiones de almacenamiento no se admiten más de 50 productos en la sección. El
modelo que representa el caso es (M, M,1): (DG,50, INFINITO). Se ha calculado el
valor de p=3/4 si se contrataran dos empleados más para
1/3
1/4
1/8
.
El sistema de entrega de productos ya facturados Omega tiene un solo operario.
A través de un estudio se supo que la tasa de llegada del sector es de 14 clientes por
hora, mientras que, la tasa de servicio es de 2 clientes cada cinco minutos. La
probabilidad de que no haya clientes esperando ni siendo atendidos es de 0.08. De
este detalle del sistema se puede concluir que: Seleccione las tres respuestas
correctas
P0(t)= 0.08 Probabilidad de sistema ocioso
u60=24 (tasa de servicio de 2 clientes cada 5 minutos, 24 en 60 minutos) λ 60=14 (tasa de llegada en 60 minutos = 1 hora)
P0(t)= 0.086 Probabilidad de sistema ocioso
.
La máquina embaladora presenta una falla cada 5 horas en promedio y según
registros, la distribución del tiempo de esas fallas es de modelo exponencial. ¿Cuál
será la probabilidad de que esa falla ocurra entre las 10 y las 11 de la mañana?
116.37%
16.37%
6.33%.
Ha pasado media hora desde que la sucursal Omega abrió las puertas al público,
ingresaron ya 9 clientes. Se sabe que la tasa de llegada es del 36 cliente por hora, la
probabilidad de que lleguen otros 9 clientes es los próximos 10 minutos es de:
7%
8%
3%.
En la sucursal de Neuquén quedan 3 clientes en el local faltando 20 minutos
para el horario de cierre. Tiene un solo puesto de atención y probabilidad de que
quede sin tarea es de 20%. La tasa de servicio es el doble de la de llegadas al sistema,
ambas con distribuciones exponenciales ¿Cuál es la probabilidad de que quede solo
un cliente en la fila al momento cerrar?
20%
8%
10% .
Se desea calcular la tasa de llegada que debe cumplir el arribo de productos al área
embalaje, sabiendo que la longitud profunda de la fila es de 5 unidades en espera y hay un
solo operario encargado de la tarea. Las tasas de llegada y de servicio son exponenciales.
Los artículos no pueden esperar más de 10 minutos en ser embalados ¿Cuál es esa tasa?
λ =36
λ =43 λ =31.
en el salón de exposición de Omega hay 32 clientes observando uno de los nuevos
productos que se sacaron al mercado recientemente. La probabilidad de que lleguen 8
clientes más en los próximos 15 minutos es del 8,2% ¿Cómo cambiaría la probabilidad de
que llegue esa misma cantidad de clientes en un cuarto de hora si solo hubiera 16 personas
en el salón?
La probabilidad no cambiará
La probabilidad cambiará
pensala bien che.
La casa Central de Omega se restringe a la cantidad de Clientes a 10 personas en
sala para preservar la comodidad y buena atención. En ella hay un solo puesto de atención
y la tasa de llegadas y de servicio coinciden. En ese local y con las condiciones, el número
esperado de clientes en fila es:
4
5 22.
La simulación de Montecarlo arroja los siguientes valores que representan el tiempo de
llegadas entre dos artículos a la sección donde se les practicara el control de calidad: 4,52
minutos; 2 minutos; 3,62 minutos; 2,38 minutos; 4,5 minutos y 3,95 minutos. Luego el
promedio de tiempo de llegada es:
5 minutos y medio
3 minutos y medio 12 minutos y medio .
Se ha desarrollado el método de Montecarlo para simular el tiempo que tarda un
operario en ensamblar enviarlo al área de pintura y acabado las variables xi tiene
distribución una función de probabilidad acumulada una inicial generando aleatoriamente
es z=0,9142 por lo que el tiempo que en la simulación se tarda en ensamblar es
3,83MIN
3,13MIN
3,11MIN
.
En una simulación del proceso de control de calidad por el método de Montecarlo los
artículos llegan al área en la que serán controlados con una distribución de tiempo cuya
función de densidad acumulativa Fxi(t)=1-e-2t. si el numero aleatorio generado para
representar el tiempo trascurrido entre dos artículos es z= 0,3574 entonces el resultado es:
13 segundos aproximadamente
3 segundos aproximadamente 8 segundos aproximadamente.
Cuando se realizó la simulación de Montecarlo para representar el tiempo de llegadas
entre los artículos a la sección donde se les practicaba el Control de Calidad, se obtuvo
como valor del desvío estándar de la muestra s=8.2 y se ensayaron ... llegadas. Por lo tanto,
el error promedio estándar puede estimarse en:
0.823
0.82
0.22
.
Empleando el método congruencial para obtener números aleatorios, si a=6, b=2 y
m=10 con X0=5, entonces el primer número aleatorio generado es:
3
2 (en otro dice 0.2)
4
.
Se ha empleado el método de los cuadrados medios para obtener números aleatorios,
pero prontamente estos tienden a cero, anulándose los próximos resultados. Eligiendo el
valor inicial x0= 5657 ¿Qué cantidad de aleatorios distintos se obtuvo?
3
2 4
.
Se ha empleado el método congruencial para obtener los números aleatorios que se
usaron en una simulación de Montecarlo para calcular los tiempos de servicio en uno de
los puestos de entrega de Omega. Si se sabe que se usó m=35 como valor del módulo y uno
de los aleatorios obtenidos es 0.771429, el numero entero que lo origino es:
27 (se obtiene multiplicando 0.771429 x 35)
23 4 2
.
Se ha empleado el método cuadrados medios para obtener los números aleatorios
que se usaran en una simulación de Montecarlo para calcular tiempos de servicio en una
de los puestos de entrega de Omega. Si se sabe que uno de los aleatorios es 0,0013, el
número que lo originó podría ser:
150221328
15001328
2222
.
Se usó el método de los cuadrados medios, partiendo del valor inicial o semilla elegida
al azar x0=4569. El tercer valor aleatorio resultante será:
0.92222
0.9225
333333
.
Basado en el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales
b=9, c=5, uo=11 y m=12, el…
8 (ocho)
R_2 R_3: 0,4167 Y 0,1667 4(cuatro)
.
Se ha empleado el método de los cuadrados medios para generar números
pseudoaleatoreos con características de potenciales clientes de una ciudad, se inicia el
proceso con un valor inicial x0=3708… para generar el tercer numero aleatorio son: 0.92222
9000 2222
.
Se generan números aleatorios con los parámetros x0=2, a=5, b=9, m=7, los posibles
valores de los xi son: Seleccione las 4 respuesta correctas
1,4, 5, 6
0.9225
121212
.
Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores
iniciales: u1=8 y m=12; el valor de R1 es:
0,6667
0,9225
0,666733
.
Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores
iniciales: u_4=11 y m=12; el valor de R_4 es:
0.9167 0.9111
0.9222
.
Se desean generar 11 valores pseudoaleatorios por el método congruencial para
simular el tiempo de atención de reclamos a omega. Se ha elegido m=12,b=7, ¿Cuáles son
los siguientes valores de “a” garan…..
A=13
A=14
A=12
.
Si se ha usado el método congruencial para generar números aleatorios con valores
iniciales x0=1, a=12, b=5 y m=11. El primer número aleatorio generado es:
0,5454
0,1122
0,5353
.
Si la variable t que simula el reloj y va acumulando los tiempos de atención resulta
t=16 una vez atendido el cuarto cliente. Y el tiempo total de la simulación es de media
hora, entonces la utilización media de la instalación (servidor) se calcula como:
El cociente entre el tiempo de atención y el tiempo de simulación, es decir, 16/30 =
0.5333
El cociente entre el tiempo de atención y el tiempo de simulación, es decir, 16/30 =
0.532222
El cociente entre el tiempo de atención y el tiempo de simulación, es decir, 16/30 =
0.3333
.
En la simulación del proceso completo de atención al cliente en una de las sucursales
de Omega, el tiempo de salida del quinto cliente atendido es c5= T4+S4=57 minutos. La
llegada del sexto cliente se da en el tiempo
T6= 55,5
T6= 55
T6= 55,510
.
¿Cuál es la probabilidad de que queden 2 artículos en fila en el sistema de “Reparaciones”
si se sabe que hay un único operario en servicio, el valor de p es de 1/3 y la probabilidad de
que el sistema esté ocioso es del 10%?
3%
1%
2%
.
Se registra el caso de la sucursal de calle Mitre en la que tanto la fuente como la capacidad
de sistema son sin restricciones, con un único servidor p=3/4 con tasas de distribución
exponencial ¿Cuál será la cantidad de clientes esperados en la fila?
5
4
11
.
La sucursal de la calle Mitre recibe sus clientes con una tasa de distribución exponencial
de 20 personas por hora. El tiempo de atención también tiene una distribución exponencial
siendo la tasa de servicio de 4 clientes cada 10 minutos. Este proceso responde al modelo
(M/M/1): (DG/infinito/infinito) ya que un empleado se encarg
22% Aproximadamente
17% Aproximadamente
31% Aproximadamente
.
Se analiza el caso de la sucursal calle Mitre en la que tanto la fuente como la capacidad
cisterna son sin restricciones con un único servidor p= ¾ con tasas de distribución
exponencial: 1
3
33
.
En el área de control de calidad tanto la fuente como la capacidad de sistema no tienen
restricciones, hay un solo operario efectuando el control. Si la probabilidad de que ese
operario no esté haciendo controles ni tenga artículos en espera para controlar es del 25%.
¿Cuál será el valor de p en ese sistema y con esas condiciones?
P= ¾
P=
P= ¾ 4
.
Una de las sucursales de Omega tiene 3 cajas de cobro. Los clientes llegan a ellas
siguiendo un proceso de Poisson con una tasa media de 80 clientes/hora. Además, se
estima que el tiempo de cobro de un cliente es de 1.5 minutos, siguiendo una distribución
exponencial ¿Cuál es el valor de p?
2/3
1/3
3/3
.
Se emplea el método de los cuadrados medios para generar números aleatorios,
partiendo del valor inicial… falta texto:
4261
426122
426333
.
alguna de las medidas de desempeño en los estados contables es: Seleccione 4 respuestas correctas
LS= cantidad esperada de clientes de un sistema Lq= cantidad esperada de clientes en una cola Ws= tiempo de espera en un sistema Wq= tiempo de espera en el sistema LSS= cantidad esperada de clientes de un sistema .
¿Qué describe el promedio de clientes atendidos por cada servidor por unidad
de tiempo? Tasa de servicio Tasa de empleados.
¿Cómo se denomina la etapa de la estructura del proceso de simulación en la que se
buscan antecedentes para ser empleadas como ingreso al sistema a simular?
Recolección de datos Recoleccion de entradas.
En la sucursal de la empresa Omega se pudo observar que los clientes arriban
aleatoriamente y que en la primera hora de atención llegan a una tasa de 5 clientes, en la
segunda hora la tasa cambia a 8 clientes y finalmente en la última hora de atención, la tasa
es de 6 clientes por hora ¿Qué modelo de simulación es el más adecuado para simular esta
situación?
Discreto
Estocástico .
Una de las desventajas de usar el método de los cuadrados medios para generar
números pseudoaleatorios es que:
Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos
La serie tiende rápidamente a cero
.
la formula P{X(t)=n} = Pn [(α.t)n .e(-α.t)] / n! se utiliza para calcular la probabilidad de
que:
Haya n clientes en sistema durante el tiempo t Haya s clientes en sistema durante el tiempo t .
¿Cuál de las siguientes opciones es un supuesto de modelo de la cantidad económica de
pedidos sin costos de preparación?
No se incurre en costo de preparación en ningún periodo Haya s clientes en sistema durante el tiempo t .
En la caja quedan 9 clientes para ser atendidos. La tasa de llegada es (landa)=3. Si el
proceso responde al modelo (M/M/S): (DG/infinito/infinito) el tiempo medio esperado del
servicio es:
3 minutos
6 minutos 9 minutos
.
|
