Implementación y aplicación a un modelo de líneas de espera basado en la distribución Gaussiana Inversa / Andrea Herrera González.

Ingeniero Estadístico. Licenciado en Estadística.

La distribucion Gaussiana inversa es un modelo de probabilidad muy versátil a la hora de analizar datos. Ademas, esta distribución posee propiedades estadísticas y probabilsticas interesantes, lo que la ha transformado en una distribución ampliamente utilizada en diferentes campos de aplicación. Por otro lado, la formación de l¶³neas de espera es un fenómeno común que ocurre siempre que la demanda por un servicio excede la capacidad de proporcionar este servicio. A pesar de las aplicaciones múltiples de la distribución Gaussiana inversa, no se ha desarrollado un modelo de ¯las de espera basado en esta distribución. En este trabajo, se presentan medidas de efectividad basadas en la distribución Gaussiana inversa con datos censurados, siendo ¶este uno de sus principales aportes. Específicamente, se modela el tiempo de espera en una ¯la mediante esta distribución. Junto con esto, se incorpora censura en el modelamiento, lo cual ocurre frecuentemente en el estudio de tiempos de vida. Esto ocurre porque existen clientes que requieren el servicio a quienes solo se les ha registrado el tiempo de llegada, pero no el instante en que su servicio ha analizado, debido a que el horizonte del estudio es menor que este instante. Finalmente, basados en una muestra aleatoria tomada en terreno para un sistema de colas real, se aplica el modelo mencionado luego de su implementacion computacional. Ademas, cabe mencionar que el plan de muestreo a utilizar inicialmente es el muestreo estrati¯cado, pero este nalmente es analizado como un muestreo aleatorio simple, siendo ¶esta una limitante respecto al tratamiento de los datos y a los resultados obtenidos.