Herramientas matematicas VI - Modelos de simulacion

(*) 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 encarga de la atención clientes. La probabilidad de que no haya clientes en la sucursal es del: 7%. 17% Aproximadamente. 10%. 1%. 16.37%.

(4.3) 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?. 1%. 17% Aproximadamente. 16.37%. 10%. 7%.

(4.4.2) 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?. 7%. 1%. 17% Aproximadamente. 10%. 16.37%.

(4.3) 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%. 1%. 16.37%. 10%. 17% Aproximadamente.

(s/n) ¿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%?. 10%. 17% Aproximadamente. 16.37%. 7%. 1%.

(5) La simulación de Montecarlo arroja los siguientes valores que representan el tiempo de llegadas entre dos artículos a la sección donde se les practicará 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: 3 minutos y medio. 4 minutos y medio. 5 minutos y medio.

(5.2) 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 número aleatorio generado para representar el tiempo trascurrido entre dos artículos es z = 0,3574, entonces el resultado es: 14 segundos aproximadamente. 15 segundos aproximadamente. 13 segundos aproximadamente.

(5.2) 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: 0.84. 0.82. 0.56.