P2 Matemáticas 6 Mod simulación- Practicas

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? 3/4. P= ¾. P= ¼. P= ½.

(4.1) supongamos que en una estación con un solo servidor llega en promedio a 45 clientes por hora y tiene capacidad para atender en promedio a 60 clientes por hora. También se sabe que los clientes esperan en promedio 3 minutos en la cola, el tiempo promedio que un cliente pasa en el sistema es: 4 minutos. 2 minutos.

(4.1) supongamos que en una estación con un solo servidor llega en promedio a 45 clientes por hora y tiene capacidad para atender en promedio a 60 clientes por hora. También se sabe que los clientes esperan en promedio 3 minutos en la cola, el número promedio de clientes en un momento dado es: 3. 3 clientes. 2 clientes.

(4.2) En una empresa llegan 200 clientes en un periodo de 10 horas, entonces la tasa de llegada es de: 20. 20 clientes por hora en promedio. 10 clientes por hora en promedio.

(4.2) considere una línea de espera con dos canales de llegada de Poisson y tiempos de servicios exponenciales: La tasa de llegada es de 14 unidades por hora, la tasa de servicio es de 10 unidades por hora para cada canal. La cantidad de unidades promedio en el sistema (Lq) es: 1.345. 1,345. 1,12.

(4.2) Sabiendo que el número esperado de los clientes en la cola es de 4, la tasa media de llegada de clientes es de 3 y la tasa media de servicio de 4, entonces el número esperado de clientes en el sistema es: 19/4. 19/2.

(4.2) Una entidad bancaria considera la posibilidad de instalar una red de cajeros en una de sus oficinas. Dado que se desconoce la afluencia del público que va a demandar dicho servicio, coloca un único cajero durante un mes. Diariamente se recogen datos sobre los tiempos de llegadas de los clientes, así como de los tiempos de servicio. Suponiendo que la sucursal se encuentra emplazada en un barrio donde no existe otro servicio semejante, el cliente que llega prefiere esperar a poder utilizar el cajero, cuando este esté ocupado. Tras el oportuno análisis de los datos recogidos, se estima que: (i) las llegadas siguen un proceso de Poisson; (ii) la distribución del tiempo de servicio es exponencial; (iii) el tiempo medio transcurrido entre dos llegadas consecutivas es 7.5 minutos; (iv) el tiempo medio de servicio es de 5 minutos por cliente. La tasa media del servicio es: µ=1/5. µ=1/2.

(4.2) 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 su compras para el sistema de colas la cantidad de clientes en el sistema es de: 23. 20. 15.

(4.2) 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 mas 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 empresas mas para hacer la misma tarea en paralelo sin cambiar las tasas el valor de p pasaría a ser: 1/4. 1/2.

(4.2) En una empresa llegan 200 clientes en un periodo de 10 horas, entonces la tasa de llegada es de: 20. 20 clientes por hora en promedio. 10 clientes por hora en promedio.

(4.2) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. El número esperado de clientes en el sistema (Lq) es: 4/3. 4/3 Lq=P^2/(1-P) donde P=λ/µ=10/15, asi Lq= (10/15)^2/(1-10/15)=4/3. 4/2 Lq=P^2/(1-P) donde P=λ/µ=10/15, asi Lq= (10/15)^2/(1-10/15)=4/2.

(4.2) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. El número espera en el sistema de un cliente (Ws) es: 1/5. 1/5 Ws=17(µ-λ)=1/(15-10)=1/5. 1/2 Ws=17(µ-λ)=1/(15-10)=1/2.

(4.2) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos,La tasa de servicio media es: µ=15. µ=11. µ=18.

(4.2) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. La tasa media de llegada de clientes es: 10. Λ=10. Λ=30. Λ=20.

(4.2) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. La probabilidad de que haya línea de espera es: 4/9. 4/4. 4/2.

(4.2) La distribución exponencial decreciente p(t>=T) =e-µT (µ es la tasa de servicios del sistema) indica: La probabilidad de que T sea >= que un ciento valor t. La probabilidad de que T sea < que un ciento valor t.

(4.2) Una entidad bancaria considera la posibilidad de instalar una red de cajeros en una de sus oficinas. Dado que se desconoce la afluencia del público que va a demandar dicho servicio, coloca un único cajero durante un mes. Diariamente se recogen datos sobre los tiempos de llegadas de los clientes, así como de los tiempos de servicio. Suponiendo que la sucursal se encuentra emplazada en un barrio donde no existe otro servicio semejante, el cliente que llega prefiere esperar a poder utilizar el cajero, cuando este esté ocupado. Tras el oportuno análisis de los datos recogidos, se estima que: (i) las llegadas siguen un proceso de Poisson; (ii) la distribución del tiempo de servicio es exponencial; (iii) el tiempo medio transcurrido entre dos llegadas consecutivas es 7.5 minutos; (iv) el tiempo medio de servicio es de 5 minutos por cliente. La tasa media de llegada de clientes que ingresan al sistema es: λ=1/7,5. λ=1/2,5.

(XX) Si µ=1/4 por minuto, cual es el tiempo promedio de servicio? 4. 4 minutos. 2 minutos.

(xx) el tiempo t entre llegadas de clientes a una instalación se representa con una distribución exponencial con media E(t)=1/λ unidades de tiempo; es decir f(t)= λ*exp(-λt) con t>0, entonces la función de densidad acumulada es: “F(t)= 1-exp(-λt)”. “F(t)= 4-exp(-λt)”.

(4.2) Si el tiempo de espera en la cola de un cliente es de ½ de hora y la tasa de servicio media es ½, entonces el promedio de espera en el sistema es: 5/2. 5/1.

(X.X.) Dado un sistema de espera de tipo Markov, con 3 colas paralelas, con un tráfico en el sistema = 2,4 y ƛ= 4arr/min, entonces el tiempo medio de espera en cola de los clientes es: 2,59 minutos. 5,5 minutos.

(4.3) La maquina 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?. 16.37%. 11.52%.

(4.3) Ha pasado media hora desde que la sucursal de omega abrio las puertas la publico ingresaron ……. Y que la tasa de llegada es de 36 clientes por hora la probabilidad de que lleguen 9 clientes en los proximos 10min es de : 7. 7%. 5%. 9%.

(4.3) En un puesto de caja de banco atienden 180 clientes en un periodo de 6 horas, entonces el tiempo promedio de servicio es: 2 minutos por cliente. 4 minutos por cliente. 8 minutos por cliente.

(4.3) Un maxi quiosco tiene un solo puesto de servicio, los clientes arriban aleatoriamente con una tasa (A) de 15 clientes/horas y son atendidos aleatoriamente a una tasa (u) de 20 clientes/horas, entonces el tiempo de espera para ser atendidos (expresado en minutos) es: 9 minutos. 6 minutos. 3 minutos.

(4.3) Un maxi quiosco tiene solo puesto de servicio, los clientes arriban aleatoriamente con una tasa ( ) de 10 clientes/horas y son atendidos aleatoriamente a una tasa (u) de 15 clientes/horas, entonces el número de clientes que esperan ser atendidos (longitud) es: 1.33. 1,33 clientes. Lq=p2/1-p= 0,443/1-0,6666=0,4443/0,3334= 1,33 clientes. 1,22 clientes. Lq=p2/1-p= 0,443/1-0,6666=0,4443/0,3334= 1,22 clientes.

(4.3) Considere una línea de espera con dos canales de llegada de Poisson y tiempos de servicio exponenciales. La tasa de llegada es de 14… servicios es de 10 unidades por hora para cada canal, si el tiempo de espera en la cola es de 0.096 horas. El tiempo de espera del sistema es: 1.96. 0,196 Wq=0,096 horas y µ=10 Ws=Wq+1/µ=0,196. 0,144 Wq=0,096 horas y µ=10 Ws=Wq+1/µ=0,144.

(4.3) En una ciudad grande, nacen bebes a razón de uno cada 12 minutos. El tiempo entre nacimiento sigue una distribución exponencial. La probabil.. de que no ocurran nacimientos durante un día es? 0. 0. 2. 4.

(4.3.4) En una caja rápida de un supermercado se ha determinado que los arribos y servicios son aleatorios con una tasa media de arribos de 30 arribos/hora y el tiempo medio de servicio de 1 minuto. Entonces el tiempo medio de permanencia del cliente en el supermercado es…2. 2 minutos. 4 minutos. 8 minutos.

(4.4) en un club de verano las personas pasan el tiempo entrenando y saliendo de la pileta para… pileta según Poisson a tasa promedio de 4 personas por minuto y permanecen en la pileta un tiempo exponencial con un tiempo medio de permanencia de 10 minutos. Suponga que la pileta tiene capacidad infinita para recibir a todas las personas que entran a ella. La tasa de nacimientos en j=0 es: λ (j)=4 personas por minuto. λ (j)=2 personas por minuto. λ (j)=8 personas por minuto.

(4.4) en un club de verano las personas pasan el tiempo entrenando y saliendo de la pileta para… pileta según Poisson a tasa promedio de 4 personas por minuto y permanecen en la pileta un tiempo exponencial con un tiempo medio de permanencia de 10 minutos. Suponga que la pileta tiene capacidad infinita para recibir a todas las personas que entran a ella. La tasa de muerte en j>=0 es: 1/10 *j*. µ(j)= 1/10 *j*. µ(j)= 1/20 *j*. µ(j)= 1/40 *j*.

4.4) considere una línea de espera con dos canales de llegada de Poisson y tiempos de servicios exponenciales: Las tasa de llegada es de 14 unidades por hora, y la tasa media de servicio es de 10 unidades por hora para cada canal. La probabilidad de que no haya de unidades en el sistema (P0) es: 0,1764. 0,1235.

(4.4.2) En la sucursal de neuquen quedan 3 clientes en el local faltando 20 minutos para la hora de cierre, puesto de atención y la probalidad de que quede sin tarea es del 20% la tasa de servicio es el doble de los sistemas ambas distribuciones exponenciales cual es la probabilidad de que se quede solo un cliente en la …. Cerrar? 10. 10%. 22%. 14%.

(4.5) 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/finito). (PLPS/PLPS/finito). (PLPS/INFINITO/INFINITO).

(4.5) -¿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 infinito). (M M 2) (p 10 infinito).

(4.5) La ventanilla de un banco realiza las transacciones en un tiempo medio de 2 minutos. Los clientes llegan con una tasa media de 20 clientes a la hora. Si se suponen llegadas siguen un proceso de Poisson y el tiempo de servicio es exponencial, el porcentaje de tiempo en el que el cajero está desocupado es (aproximadamente). 33%. 16%. 12%.

(4.5) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender una cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. El numero esperado de clientes en el sistema (Ls) es: 2 (dos). 12 (dos).

(4.5) -En la notación (a/b/c) : (d/e/f) los componentes del segundo paréntesis hacen referencia a: f, d, e. a, d, c.

(4.5) 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. 3 minutos. 5 minutos. 9 minutos.

(4.5) Si se tiene un sistema de filas para la atención a reclamos con las siguientes características llegada y para el tiempo de servicio con 1 solo servidor la atención es primero en llegar primero .. Sistema y fuente de llegadas infinitas el modelo que lo representa es. (D/D/1):(PLS/°°/°°). (D/D/1):(PLS/f /t ).

(4.5) CUAL SERA EL MODELO DE LINEAS 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 REGISTRACOMO TALES Y CON UNA CAPACIDAD MAXIMADE PERSONAS PERMITIDAS EN EL LOCAL DE 15 SIENDO IRRESTRICTO EL ORIGEN DE LOS CLIENTES: MM2 P15. MM2 P10. MM2 P18.

(4.5) Un inversionista invierte $1000 en promedio en el mercado valores debido a que el inversionista.... el tiempo real de compra es aleatorio. El inversionista suele conservar los valores durante 3 años en promedio, pero... oportunidad para vender. Aunque al inversionista se le suele reconocer como el tuto corredor del método de valores...de los valores declinan a 20% por año aproximadamente. El 75% restante aumenta de valor a razón de 12% al año....Si... (a largo plazo) promedio en el mercado de valores deberíamos usar: M / M /∞. M / M /M. M / M /D.

(4.5.1) 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 numero esperado de clientes en fila es: 5. 3. 9.

(4.5.1) Un banco posee un solo cajero automático, en donde arriban los clientes en forma aleatoria, con una tasa de arribo de 20 clientes por hs. El tipo de atención en el cajero automático es aleatorio y con una tasa de servicio de 25 servicios por hora. Calcule la cantidad de clientes esperados en sistema. 4 clientes L=P/1-P=0,8/1-0,8=0,8/0,2=4. 2 clientes L=P/1-P=0,8/1-0,8=0,8/0,2=2.

(4.5.1) Supongamos que se posee un solo servidor y que los arribos y los tiempos de servicios son aleatorios. Además, las tasas de arribo y servicios son respectivamente, A=5 cliente/horas y u=8 clientes/horas, entonces la probabilidad que el sistema este vacío es: 0,375. 0,52. 0,75.

(4.5.1) Un centro de pago posee una sola caja habilitada para la atención al público. Arriban los clientes en forma aleatoria con una tasa de arribos de 15 clientes por… de atención al público en el puesto de caja es aleatorio y con una tasa de servicio de 20 servicios por hora. Calcule el tiempo medio que pasan los clientes en el sistema de pago expresado en minutos: 12 minutos. 11 minutos. 18 minutos.

(4.5.1) Un banco posee un solo cajero automático, en donde arriban los clientes en forma aleatoria, con una tasa de arribo de 20 clientes por hs. El tipo de atención en el cajero automático es aleatorio y con una tasa de servicio de 25 servicios por hora. Calcule la cantidad de clientes esperados en sistema. 4 clientes. 7 clientes. 9 clientes.

(4.5.1) Una tienda de alimentación es atendida por una persona. Aparentemente el patrón de llegadas de clientes durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegadas de 10 personas por hora. A los clientes se los atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda, una vez que llegan están dispuestos a esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender a un cliente se distribuye exponencialmente, con un tiempo medio de 4 minutos. Este sistema se puede modelar con: M/M/1. M/M/6.

(4.5.1) una tienda de alimentación es atendida por una persona Aparentemente el patrón de llegada de clientes Durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegada 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda una vez que llegan están dispuestos esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender a un cliente se distribuye exponencialmente con un tiempo medio de 4 minutos este sistema se puede modelar con: M/M/1. M/M/7. M/M/8.

(4.5.1) una tienda de alimentación es atendida por una persona Aparentemente el patrón de llegada de clientes Durante los sábados se comporta siguiendo un proceso de Poisson con una tasa de llegada 10 personas por hora. A los clientes se les atiende siguiendo un orden primero en entrar primero en salir y debido al prestigio de la tienda una vez que llegan están dispuestos esperar el servicio. Se estima que el tiempo que se tarda en atender a un cliente se distribuye exponencialmente con un tiempo medio de 4 minutos este sistema se puede modelar con: La probabilidad de que haya línea de espera es: 4/9. 4/8. 4/4.

(4.5.1) los trabajadores de una fábrica tienen que llevar su trabajo al departamento de control de calidad antes de que el producto llegue al final del proceso de producción. Hay un gran número de empleados y las llegadas son aproximadamente de 20 por hora, siguiendo un proceso de Poisson. El tiempo para inspeccionar una pieza sigue una distribución exponencial de medios 4 minutos. El número medio de trabajadores en el control de calidad si hay dos inspectores es: Ls=2,4 empleados. Ls=1,2 empleados. Ls=4,6 empleados. Ls=3,3 empleados.

(4.5.1) los trabajadores de una fábrica tienen que llevar su trabajo al departamento de control de calidad antes de que el producto llegue al final del proceso de producción. Hay un gran número de empleados y las llegadas son aproximadamente de 20 por hora, siguiendo un proceso de Poisson. El tiempo para inspeccionar una pieza sigue una distribución exponencial de medios 4 minutos. El número medio de trabajadores en el control de calidad si hay 3 inspectores es: Ls=1.87 empleados. Ls=1.25 empleados.

(5.1) Empleado el método de los cuadrados medios, obtenga un número pseudoaleatorio partiendo del valor de inicio o semilla elegido al azar x0= 3708. El valor del número pseudoaleatorio es: 0,7492 2538^2=6441444=(4414)/10000=0,4414 con otros datos el correcto es 4144. 0,2583 2538^2=6441444=(4414)/10000=0,4414 con otros datos el correcto es 4144.

(5.1) Empleando el método de los cuadrados medios, obtenga un numero pseudoaleatorio partiendo del valor inicial o semilla elegido al azar xc=2538. El valor del número pseudoaleatorio es: 0,4414. 0,2311. 0,5617.

(5.1) Empleando el generador del método de congruencia lineal para obtener números aleatorios, si a=6, b=2, y m=10, con x0=1, entonces el número aleatorio generado es: 0,8. 0,22. 0,31.

v(5.1) Empleado el método de los cuadrados medios, obtenga un número pseudoaleatorio partiendo del valor de inicio o semilla elegido al azar x0= 3708. El valor del número pseudoaleatorio es: 0.7492. 0,7492. 0,3579.

(5.2) Se ha desarrollado el método de montecarlo para simular el tiempo que tarda un operario en esamblar 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 enla simulacion se tarda en ensamblar es: 3.83. 3,83 min. 1,46 min.

(X.X) Cuál es la función G el método de los cuadrados medios?. G(x1)= X1/10^(2n). G(x1)= X10/19^(9n).

(5.3) Dados los parámetros u0=2, b=5, c=9 y m=7, u_3 es congruente a: Seleccione las 4 respuestas correctas: 11. 18. 24. 25.

(5.3) La Función de densidad probabilística para la distribución uniforme se define como…. La respuesta correcta es: ợ(x) = 1/(b-a) para a < o = x < o = b. La respuesta correcta es: ợ(y) = 10/(b-a) para a < 0 = x < 0 = 0.

(5.3.1) Si una variable x aleatoria obedece a una distribución de probabilidades uniforme, en el intervalo [30, 100], por el método de la transformación inversa, ¿Cuál seria el valor de la variable si el numero aleatorio correspondiente es R= 0,3241. X= 52,687. X= 59,254.

(5.3.3) Se puede afirmar que en el método de la transformación para variable continua, debido a que la probabilidad acumulada en el intervalo [a, x], es una función de “x” y esta varía entre 0 y 1 se cumple que la probabilidad acumulada en el intervalo [a, a] es…. 0. 10. 8. 16.

(5.3.3) Una variable continúa aleatoria “x” cuya densidad de probabilidad es constante o uniforme, varia en el intervalo [20, 100]. Considerando una secuencia de números aleatorios R1=00,253; R2= 0,897; R3= 0,925; y que la variable aleatoria es simulada por el generador de proceso correspondiente, entonces la secuencia simulada de la variable es…94. X1= 40,24; X2= 91,76; X3=94. X1= 20,22; X2= 99,24; X3=91.

(5.4) 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). 14 (se obtiene multiplicando 0.771422 x 30).

(5.4) Se uso el método de los cuadrados medios, partiendo del valor inicial o semilla elegido al azar x0=4569. El tercer valor aleatorio resultante será: 0.9225. 0.5768. 0.1325.

(5.4) Se generan números aleatorios con los parametros X0=2, A=5, B=9, M=7, los posibles valores de los XI son: 1 4 5 6. 5 3 9 2.

(5.4) se ha empleado el metodo de los cuadrados medios para generar nemeros pseudosis caracteristicas de potenciales clientes de una ciudad, se inicia el proceso con un valor inicial x0=3708… para generar el tercer numero aleatorio son 9000. 9000. 2687. 1759.

(5.4) Basado en el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales b=9, c=5,uo=6 y m=12, el valor del número aleatorio u1 generado es…. 11. 2. 3.

(5.4) Basado en el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales b=9, c=5,uo=6 y m=12, el valor de u_4 es: 11. 3. 5.

(5.4) Basado en el método congruencial multiplicativo y usando los siguientes valores iniciales: b=9, c=5, U0=5 y m=12; el valor del número aleatorio U1 generado es: 2. 7. 6.

(5.4) Sabiendo que x1=-1.103 y x2=2,109, el procedimiento de box- Muller a la distribución normal n (10,2) nos produce que y1 es aproximadamente igual a: 7.794. 2.421.

(5.4) Sabiendo que x1=2.4441 y x2=1.3237, el procedimiento de box- Muller a la distribución normal N(7,2) nos produce que y1 es aproximadamente igual a: 2.1118. 7.6508.

(5.4) Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales: u1=8 y m=12; el valor de R1 es: 0,6667. 0,1234. 0,2412.

(5.4) 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. 0.1524. 0.2251.

(5.4) Empleando el método de los cuadrados medios partiendo del valor inicial o semilla elegido al azar X0=2370 calcula el valor resultante x1 y seleccione las dos cifras centrales: 6169. 2431. 4342.

(5.4) Empleando el método de los cuadrados medios partiendo el valor inicial o se mide elegido al azar X0= 4569 calcula el valor resultante x1 y seleccione las... 8757. 2654. 3425.