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Papel de la distribución no exponencial en lineas de espera - Coggle…
Papel de la distribución no exponencial en lineas de espera
Distribución degenerada
Es aquella variable aleatoria la cual tiene probabilidad 1
P(x=a) = 1
E[x] = a; V(x) = 0
Depende del tiempo
La cual contiene un cantidad infinita de entradas con un probabilidad muy pequeña
Distribución erlang
M/Ek/s
Utiliza infinitos tiempos de servicio, para obtener el tiempo que separa en cierto numero de fase
Utiliza una familia de distribución de dos paramentos
M/Ek/1
se puede utilizar para analizar un sistema en el que las llegadas (proceso de Poisson) vienen con k clientes/procesos
Numero promedio de clientes en el sistema
Representado por L
Llegadas de poisson
Representado por 1/λ
Tiempo promedio de espera de un cliente en fila
Representado por Wq
Servicio con una media
1/μ = E(T) = k/R
Numero promedio de clientes en cola
Representado por Lq
)
Varianza
σ^2 = v(T) = 1/(kμ^2) = k/R^2
Distribución general (independiente)
Es utilizada cuando los tiempos de servicio son independientes a la distribución de la probabilidad
Numero promedio de clientes en cola
Representado por Lq
Tiempo promedio de espera del cliente
Representado por Wq
Numero promedio de clientes en el sistema
Representado por L
Servicio
1/μ
Varianza
σ^2
Llegadas de poisson
1/λ
Distribución de servicios determinísticos
Numero promedio de clientes en espera
Tiempo promedio de clientes en espera
Distribución degenerada
Tiempos de servicios constantes
Entradas constantes
Aplicaciones
Teoría de colas
Problemas de seguridad
Sistemas sociales
Sistemas economicos
Sistemas eléctricos
Sistemas computacionales
Esta basada en una función de distribución de probabilidad
Una de sus principales variables es x, la cual representa la cantidad total de llegadas en el periodo de tiempo
λ representa la medida de llegadas en el periodo de tiempo
Esta tiene un valor esperado de E(x) = λ y una varianza de v(x) = λ
