Final de Simulacion

April 2, 2018 | Author: Luife Beltrán | Category: Simulation, Probability Distribution, Poisson Distribution, Applied Mathematics, Mathematics


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Pregunta 1.La distribución binomial negativa también es conocida como la distribución de Pearso. Verdadero Falso Pregunta 2 ::1::La etapa donde se definen y planean los escenarios a analizar en un modelo de simulación corresponde a Verificación Validación Calibración Diseño de experimentos Pregunta 3 En este paso se compara el desempeño del modelo con la información que arroja el sistema en estudio Formulación Verificación Validación Conceptualización Pregunta 4 El número de llamadas que entran a una central telefónica durante un viernes en la noche se puede representar por medio de un proceso de Poisson. De acuerdo con los datos del último mes, se ha estimado el número de llamadas entre las 8 PM y las 3 AM es una variable Poisson con una tasa de 70 llamadas por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que entre las 8:30 PM y las 9 PM entren 30 llamadas y que entre las 2 AM y las 3 AM entren 60 llamadas? 0,00121 0,04732 0 0,09878 Pregunta 5 Los resultados de una simulación de estado estable son más difíciles de analizar porque No existen metodologías para realizar estos análisis Dependen de las condiciones iniciales y la longitud de la corrida Dependen principalmente del número de corridas Los estimadores son poco confiables Pregunta 6 Un banco sabe que en su cuenta corriente el 20% de los clientes quedan en sobregiro en los cortes mensuales. B(t). cuántos clientes se esperaría que estén en sobregiro 4 3 2 5 Pregunta 7 La utilización del servidor. Si se elige una muestra aleatoria de 10 clientes de dicho producto. el principio GIGO implica Las primeras entidades entrantes son las primeras que salen . se define como Fracción de tiempo en el que el cliente tiene que esperar a que lo atiendan Ninguna de las anteriores Fracción de tiempo que el servidor está ocupado Fracción de tiempo en que no entra nadie en el sistema Pregunta 8 Según la naturaleza de sus parámetros. los modelos de simulación se pueden clasificar en Estáticos y dinámicos Determinísticos y estocásticos Discretos y continuos Ninguna de las anteriores Pregunta 9 En el análisis de entrada. El tiempo promedio en cola de este sistema será 1 hora 1. El segundo cliente llega en t = 2. Deben respetarse las disciplinas de servicio Si el modelo es robusto. se garantizan resultados útiles Si la información de entrada es basura. y su servicio se demorará 2 horas. los resultados del modelo también son basura Pregunta 10 El cliente 1 llega en t = 0 horas y su servicio se demorará 3 horas.66 horas . El tercer cliente llega en t = 3.5 horas 1. y su servicio se demorará 3 horas.33 horas 1.
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