MODELOS VI – SEGUNDO PARCIAL AL 15/10/2023

(4.1) 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.

Eliminar la espera por completo es la mejor opción en un fenómeno de colas, ya que el cliente se encuentra satisfecho y aumenta su fidelidad. Falso. Verdadero.

(4.3) La distribución exponencial se dice negativa porque el resultado de su cálculo da un número negativo. Falso. Verdadero.

5.2) 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.

(4.3) 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.

(4.1) El costo de espera se reduce con el incremento del nivel de servicio. Falso. Verdadero.

(4.1) El estudio de las colas tiene que ver con la cuantificación del fenómeno de esperar por medio de medidas de desempeño representativas, tales como longitud promedio de la cola, tiempo de espera promedio en la cola y el uso promedio de la instalación. Falso. Verdadero.

(4.4.2) 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.

5.1. En un modelo de Nacimiento Puro es un sistema de líneas de esperaen el que solo se…. Falso. Verdadero.

(5.1) 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.

(5.1) Los métodos modernos de generación de números aleatorios no son realmente aleatorios, ya que son generados a través de programas determinados. Falso. Verdadero.

(5.1) Los modelos de simulación es una técnica de optimización. Falso. Verdadero.

(5.4) 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.

(5.5) 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.

La descripción cuantitativa de los tiempos de una linea de espera se hace con funciones exponenciales de distribución que responden al siguiente modelo f(t) =λ.e - λ.t, t 0. Falso. Verdadero.

(4.1) ¿Cuáles son algunas de las medidas de desempeño de sistemas estables?. Lq, Ls, Ws. Kq, Ls, Ws. Lq, Ls, Ww.

(4.1) ¿Cuáles son los objetivos perseguidos al estudiar un sistema de líneas de espera?. Agilizar la atención. Disminuir el tiempo de espera . Mejorar el uso de los recursos. Costo de servicio. Espera de atención.

(4.1) Que recurso de una organización busca que esté en equilibrio para tener una buena atención bajos costos marque 2 opciones: Agilizar la atención. Disminuir el tiempo de espera . Mejorar el uso de los recursos. Costo de servicio. Espera de atención.

(4.1) 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. Ww= Cantidad de espera en un sistema.

(4.2) 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?. Finita. Infinita. Limitado.

(4.2) ¿Cómo se denomina la característica de la fila que describe el orden seleccionado para ser atendido?. Disciplina de la fila. Número de la fila. Longitud de la fila.

(4.2) ¿Qué medidas de desempeño son representativas para cuantificar el fenómeno de esperar en las colas, según la bibliografía estudiada?. Longitud promedio de cola. Tiempo de servicio. Tiempo promedio de espera en la cola. Número de la fila. Longitud de la fila.

(4.2) ¿Qué características de las filas describe si las mismas son simples o múltiples?. Disciplina de la fila. Número de la fila. Longitud de la fila.

(4.2) ¿Qué característica de la fila puede mostrar si la misma es finita o infinita?. Disciplina de la fila. Número de la fila. Longitud de la fila.

(4.2) ¿Cómo se denomina al elemento de un sistema de colas donde se generan los clientes?. Fuente de llegada. Tasa de llegada. Cantidad de llegada.

(4.2) ¿Qué describe el promedio de clientes por unidad de tiempo?. Fuente de llegada. Tasa de llegada. Cantidad de llegada.

(4.2) Con respecto al control de llegada de una fuente. Suponga que se abren inscripciones en un día preestablecido en la universidad, para lo cual le entregaron un ticket al respecto, entonces podemos decir que las llegadas son: Controlables. No Controlables. Incontrolables.

(4.2) 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. Dimensión de llegada.

(4.2) ¿Qué característica de la fuente de llegada describe si la llegada es individual o grupal?. Dimensión de llegada. Dimensión del servicio. Dimensión de fila.

(4.2) Cuáles de las siguientes opciones son características del mecanismo de servicio? seleccione 4 respuestas correctas: Dimensión del servicio . Distribución de llegadas. Control de llegada. Tasas de llegadas. Dimensión de llegada.

(4.2) ¿Qué característica de la fuente de llegada describe que la población puede ser finita o infinita?. Tamaño de fuente. Tasa de servicio. Fuente de Servicio.

(4.3) ¿Qué describe el promedio de clientes atendidos por cada servidor por unidad de tiempo?. Tamaño de fuente. Tasa de servicio. Fuente de Servicio.

(4.2) ¿Qué característica del mecanismo de servicio describe si el servicio es de etapa única o múltiple?. Etapas del servicio. Dimensión del servicio. Tiempo promedio entre servicio.

4.2 Suponga que varias personas están esperando para ingresar a un ascensor, según el mecanismo de servicio, qué característica explica este fenómeno?. Etapas del servicio. Dimensión del servicio. Tiempo promedio entre servicio.

(4.3) El tiempo de servicio es lo mismo que: Etapas del servicio. Dimensión del servicio. Tiempo promedio entre servicio.

(4.2) Si en un puesto de caja los tiempos de servicios de los clientes se distribuyen azarosamente, ¿qué característica del mecanismo de servicio se emplea?. Distribución del tiempo de espera. Cantidad del tiempo de espera. Promedio del tiempo de espera.

(4.3) 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. Esto lo garantiza la propiedad de independencia. Esto lo garantiza la propiedad.

(4.3) 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. Proceso de nacimiento y muerte pura. Estable.

(4.4) ¿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 nacimiento y muerte única. Proceso de nacimiento y no muerte pura.

(4.4) ¿cómo se supone que se encuentra el sistema de colas modelados por un proceso de nacimiento y muerte pura?. Estable. Inestable. Equilibrio.

(4.4.1) 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. La tasa de llegada (λ). El tiempo restante hasta el horario de cierre (t). (D/D/1): (PLPS/INFINITO/INFINITO).

(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/INFINITO). (M/M/1): (PLPS/INFINITO/INFINITO). (D/D/1): (PLPS/FINITO/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 3) : (P 15 infinito). (M M 2) : (P 20 infinito).

(4.5) En la notación (a/b/c): (d/e/f) los componentes del segundo paréntesis hacen referencia a: Seleccione las 3 respuestas correctas: F = tamaño de la fuente. E = número máximo permitido en el sistema (haciendo cola o en servicio). D = Disciplina en las colas. F = tamaño de la fuente fija. E = número mínimo permitido en el sistema (haciendo cola o en servicio).

(4.2) ¿Cuáles de las siguientes opciones son elementos de una disciplina de cola? Selecciones las 4 respuestas correctas. Primero en llegar, primero en ser atendido. Último en llegar primero en ser atendidos. Servicio en orden aleatorio. Servicio por orden de prioridad. Servicio en orden especifico.

(4.5) 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. a= distribución de las llegadas. b= distribución de las salidas (tiempo de servicio) . c= cantidad de servidores paralelos. Servicio en orden especifico.

(4.5.1) 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. PLPS DG. SOAL P PLPS.

(4.2) ¿Cuáles son los componentes principales del sistema de colas?. Clientes y servicios. Clientes o servicios. Clientes. Servicios.

(4.5.1) En los estudios de líneas de espera de Poisson especializados, tanto los tiempos de llegadas como los tiempos de atención tienen distribución: Exponencial. Estático. Promedio.

(5.1) Un modelo de simulación de la demanda de un artículo que se mantiene fija en todos los periodos de tiempo se clasifica como. Exponencial. Estático. Promedio.

(5.1) 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. M=módulo. F = tamaño de la fuente. E = número máximo permitido en el sistema (haciendo cola o en servicio).

(5.1) ¿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. Documentación y coordinación. Documentación o comunicación.

(5.1) ¿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. Es inviable experimentar sobre el sistema real. El sistema real es muy complejo. Es viable experimentar sobre el sistema real.

(5.1) ¿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. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Traducir el modelo.

(5.1) ¿En qué paso de la estructura del proceso de simulación se definen los tiempos disponibles para el proyecto, el plan de experimentación, las variables que se van a considerar y los fondos necesarios?. Definición de objetivos y planes de estudio. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Traducir el modelo.

(5.1.) ¿En qué etapa de la estructura de un proceso de simulación se desea conocer como es el proceder real de un sistema a simular para identificar las variables y relaciones funcionales del sistema?. Definición de objetivos y planes de estudio. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Traducir el modelo.

(5.1) ¿En qué etapa de la estructura de un proceso de simulación se controla que el modelo siga una secuencia lógica y sin errores para lograr un comportamiento adecuado a las necesidades previstas?. Definición de objetivos y planes de estudio. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Traducir el modelo.

(5.1) ¿En qué etapa de la estructura del proceso de simulación, el modelo esbozado se codifica mediante lenguajes de programación?. Definición de objetivos y planes de estudio. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Traducir el modelo.

(5.1) ¿En qué paso de la estructura del proceso de simulación se suele incorporar a especialistas que ayuden a determinar la eficacia y eficiencia del modelo?. Definición de objetivos y planes de estudio. Definición del problema. Formulación del modelo. Verificación del modelo. Validación del modelo.

(5.1) ¿Cómo se denomina la etapa de la estructura del proceso de simulación donde se determina qué configuraciones o alternativas van a ser simuladas?. Diseño experimental. Recolección de datos. Método de Montecarlo.

(5.1) ¿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?. Diseño experimental. Recolección de datos. Método de Montecarlo.

(5.2) ¿Cómo se denomina el método de simulación en donde se generan muestras aleatorias de la variable de entrada, se obtienen los valores de salida del modelo y se realiza un análisis estadístico de los resultados obtenidos?. Diseño experimental. Recolección de datos. Método de Montecarlo.

(5.2) ¿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?. Mediano promedio. Mediana. Función inversa.

(5.2) ¿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?. Mediano promedio. Mediana. Función inversa.

(5.2) en el segundo paso de la simulación de Montecarlo se obtienen los valores de las variables …. Valores aleatorios generados entre 0 y 1. Para ese proceso hay varios métodos entre los que se cuenta…. 3 respuestas correctas: Función inversa. Método de Convolución. Método de Composición. Obtener los valores de salida y del modelo. Realizar análisis estadístico de la muestra de los valores de la salida Y.

(5.2) El método de implementación de Montecarlo consta de tres pasos para su implementación. Ellos son (seleccione las tres respuestas correctas): Función inversa. Método de Convolución. Generar muestras aleatorias de la variable de entrada X . Obtener los valores de salida y del modelo. Realizar análisis estadístico de la muestra de los valores de la salida Y.

(5.2) 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 Y y X. Los valores de salida X.

5.3) ¿Cuál sería la clasificación de los modelos de simulación que se conoce con certeza sus relaciones funcionales (parámetros)?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) 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?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) Se desea simular un sistema en el cual la demanda de clientes como sus relaciones funcionales varían constantemente de acuerdo al evento que se produce. ¿Qué modelo de simulación aconsejaría para esta situación?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) 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?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) Suponga que desea simular el ingreso y egreso de artículos al sector “Control de Calidad”, los artículos arriban y son controlados en forma aleatoria ¿Qué modelo de simulación debe emplearse?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) 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. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.3) 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?. Determinístico. Continuo. Estocástico. Discreto. Discreto – Continuo.

(5.4) Los tiempos en los que puede desarrollarse un proceso de simulación son. Seleccione las dos respuestas correctas: Continuo. Discreto. Estocástico. Determinístico. Aleatorio.

(5.4) ¿Cuál de las siguientes rutinas que se mencionan es un componente de los modelos de simulación de eventos discretos?. Rutina de tiempo. Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos. Estado del sistema. Pseudoaleatoria.

(5.4) En los modelos de simulación de eventos discretos. ¿Qué realiza la lista de sucesos?. Rutina de tiempo. Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos. Estado del sistema. Pseudoaleatoria.

(5.4) ¿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?. Rutina de tiempo. Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos. Estado del sistema. Pseudoaleatoria.

(5.4) ¿Cómo se denomina la secuencia de números generados por el método de los cuadrados medios o por el método congruencial?. Rutina de tiempo. Contiene el tiempo de los futuros posibles sucesos. Estado del sistema. Pseudoaleatoria.

5.3) El método generador de pseudoaleatrorios está formado por. Seleccione 4 respuestas: Conjunto finito de números. Elemento inicial Función. de transición Función. de salida. La serie tiende rápidamente a cero.

(5.4) Una de las desventajas de usar el método de los cuadrados medios para generar números pseudoaleatorios es que: La serie tiende rápidamente a cero. La serie tiende rápidamente a negativo. La serie tiende rápidamente a positivo.

(5.4) Según el Teorema del método congruencial, si A=5, B=1, M=9, y X0=1. ¿Tiene periodo completo?. No, porque no cumple la segunda condición del Teorema. No, porque cumple la segunda condición del Teorema. No, porque no cumple la primera condición del Teorema.

(5.4) 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. Los números primos que dividen a “m” deben dividir a “a-1”. porque no cumple la segunda condición del Teorema.

(5.1) El método congruencial, según teorema, tiene periodo completo si y solo si cuando cumple con la condición de que: Los números b y m son coprimos. M ≥ 50 Si “m” es múltiple de 4. Los números primos que dividen a “m” deben dividir a “a-1”.

(5.4) 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. Haya n clientes en sistema durante el tiempo t. Los números b y m son coprimos.

(*) 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. Riesgo. Haya n clientes en sistema durante la cantidad q.

(*) El modelo de decisiones que permite incorporar probabilidades de otras fuentes para la selección de la mejor alternativa, ¿a qué tipo de decisiones corresponde?. Haya n clientes en sistema durante el tiempo t. Riesgo. Haya n clientes en sistema durante la cantidad q.

(*) ¿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. Se incurre en costo de preparación en ningún periodo. No se incurre en gasto de preparación en ningún periodo.

(*) En un modelo de línea de espera en el que las llegadas al sistema ocurren al azar, se trabaja con distribuciones exponenciales. La función que describe el tiempo es f(t)= λ.e- λ,.t , t>0. Esta es estrictamente decreciente, según lo garantizan las propiedades porque: A medida que avanza el tiempo, el valor de la función decrece. A medida que avanza el tiempo. A medida que avanza el tiempo, el valor de la función crece.

(*) 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. M-M-N. S-M-N.

(*) 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: 17% Aproximadamente. 16.37%. 10%. 7%. 1%.

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

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

(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: 17% Aproximadamente. 16.37%. 10%. 7%. 1%.

¿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%?. 17% Aproximadamente. 16.37%. 10%. 7%. 1%.

(4.5.1) 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. La probabilidad no se estanca.

(5.2) 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. 4,83MIN. 3,85MIN.

(5) 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: 3 minutos y medio. 5 minutos y medio. 4 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 numero aleatorio generado para representar el tiempo trascurrido entre dos artículos es z= 0,3574 entonces el resultado es: 13 segundos aproximadamente. 14 segundos aproximadamente. 15 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: 0.82. 0.84. 0.56.

(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). 30 (se obtiene multiplicando 0.771429 x 35). 45 (se obtiene multiplicando 0.771429 x 35).

(5.4) 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=15.

(5.4) 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: 2 (en otro dice 0.2). 4 (en otro dice 0.2). 3 (en otro dice 0.2).

(5.4) 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). R_3 R_2: 0,4167 Y 0,1667.

(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. 0,6667. 0,5454.

(5.4) Sabiendo que el método congruente multiplicativo usando los siguientes valores iniciales: u1=8 y m=12; el valor de R1 es: 0.9167. 0,6667. 0,5454.

(5.4) 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: 0.9167. 0,6667. 0,5454.

(5.4) 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: 15001328. 15101328. 15001323.

(5.4) 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: 9000. 6000. 5000.

(5.4) 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. 4. 5.

(5.4) 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: 0.9225. 0.9345. 0.6788.

(5.5) 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= 53,5. T6= 34,5.

(5.5) 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, 36/30 = 0.5333. El cociente entre el tiempo de atención y el tiempo de simulación, es decir, 16/30 = 0.5453.

(*) Se analiza el caso de la sucursal calle Mitre en la que tanto la fuente como la capacidad del sistema son sin restricciones con un único servidor p= ¾ con tasas de distribución exponencial: 3. 4. 5.

(*) 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. A= ¾. C= ¾.

(*) 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. 5/3. 2/4.

(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 número esperado de clientes en fila es: 5. 4. 6.

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. 6.

(5.4) 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. 2.

(*) Se emplea el método de los cuadrados medios para generar números aleatorios, partiendo del valor inicial… falta texto: 4261. 4234. 4256.

(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 minutos. 4 minutos. 7 minutos.

(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 sus compras para el sistema de colas la cantidad de clientes en el sistema: Es de 23. Es de 28. Es de 5.

(4.5.1) 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 =40. λ =45.

5.4. A la caja de Omega llegan 3 clientes cada 5 minutos por lo que el valor de la tasa de llegadas por horas simbolizada con λ es: 36. 37. 38.

(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 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 hacer la misma tarea en paralelo sin cambiar las tasas el valor de p pasaría a ser: 1/4. 3/4. 2/4.

(4.2) 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). No hay clientes en la fila. u60= 2….