En la Teoría de Probabilidades, una Cadena de Markov en Tiempo Continuo (CTMC – Continuous Time Markov Chain) corresponde a un modelo matemático donde una variable aleatoria toma valores en un espacio finito y donde el tiempo en que la variable se encuentra en un determinado estado adopta valores reales no negativos que siguen una Distribución Exponencial. […]
En los sistemas de atención de público se suelen encontrar distintos esquemas o configuraciones en las que se organiza la espera de los clientes antes de ser atendidos. Se pueden observar casos donde los clientes se ordenan en una fila para ser atendidos por un servidor, otros donde los clientes se ordenan en una fila […]
Un sistema de espera M/M/1 es aquel que considera un servidor, con tiempos exponenciales de servicio y entre llegadas de clientes. La implicancia que los tiempos de servicio se distribuyan exponencial es que existe una preponderancia de tiempos de servicio menores al promedio combinados con algunos pocos tiempos extensos. Un ejemplo de ello es lo […]
En el artículo Qué es la Ley de Little y su aplicación en el análisis de Líneas de Espera describimos algunos elementos básicos asociados al estudio de líneas de espera como la población de referencia (finita o infinita), distribución de los tiempos entre llegadas (usualmente se distribuyen de forma exponencial, satisfaciendo la Propiedad de Falta de Memoria […]
Cuando los clientes llegan a un servicio de forma totalmente aleatoria (es decir, no hay forma de pronosticar cuándo va a llegar alguien) la función de densidad de probabilidad para describir la cantidad de llegadas durante un tiempo determinado se representa por la Distribución de Poisson y automáticamente la distribución del tiempo entre llegadas sigue […]