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Jesús Díaz

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Simulación de Procesos con Distribuciones Normal, Exponencial y Binomial en R
Este documento presenta tres ejercicios aplicados de simulación estadística en R con enfoque en control de procesos y análisis de desempeño. Incluye histogramas interpretativos, intervalos de confianza al 95 %, y conclusiones sobre capacidad, eficiencia y optimización operativa.
Servidor Simulación
A. Tiempo de atención de 20 clientes en un banco. B. Tiempo entre llegadas de los clientes.
Taller: Simulación de Variables Aleatorias No Uniformes en R.
En un centro de soporte técnico llegan solicitudes de usuarios para ser atendidas por ingenieros. Se modelan llegadas, tiempos entre llegadas, duración de atención y escalamiento de tickets usando distribuciones de probabilidad; se simula y se interpretan resultados.
Prueba para los Números Aleatorios de R
Generación de los Números Aleatorios 1.1. Prueba de Uniformidad Chi Cuadrada 1.2. Prueba de Kolmogorov-Smirnov (Prueba K-S) 2.1. Prueba de Corrida: arriba y abajo - Haciedo Uso de la librería DescTolls y la función Runstest 2.2. Prueba Poker
Prueba de uniformidad Chi^2
En este informe se implementó un programado en R, parametrizado con una semilla, un multiplicador, un incremento y un módulo. Con él se construyó una secuencia de 50 valores consecutivos, que luego se normalizaron al dividirlos por el módulo, obteniendo así 50 números Ui en el intervalo [0,1)