Este trabajo presenta una simulación de variables aleatorias para analizar dos situaciones comunes en un entorno de servicio: el tiempo de atención al cliente (modelo con distribución normal) y el tiempo entre llegadas de clientes (modelo con distribución exponencial). Se generan datos sintéticos en R y se calcula el intervalo de confianza del 95% para la media poblacional en ambos casos. Finalmente, se comparan los resultados obtenidos y se analizan las diferencias en cuanto a la forma de las distribuciones y su impacto en la estimación estadística.

Este taller presenta la generación y simulación de variables aleatorias en R mediante distribuciones de probabilidad. Se abordan diferentes escenarios, como la simulación de fallas en un semestre (Poisson), la vida útil de componentes electrónicos (Exponencial), la detección de productos defectuosos (Binomial), la demanda diaria de energía (Normal) y el tiempo de vida de capacitores (Transformada Inversa). Cada ejercicio incluye el análisis de datos generados y la comparación con valores teóricos, proporcionando una visión práctica sobre la modelación de fenómenos aleatorios.