000			02790nam a2200325 i 4500
001			100058577
003			UVAL
005			20240507114928.0
007			ta
008			100510s2009 chl g 000 0 spa d
040			_aDIBRA _bspa _cUVAL _erda
041	0		_aspa
084			_aM
100	1		_aHerrera González, Andrea.
245	0	0	_aImplementación y aplicación a un modelo de líneas de espera basado en la distribución Gaussiana Inversa / _cAndrea Herrera González.
264		1	_aValparaíso, Chile : _bUniversidad de Valparaíso, _c2008.
300			_a60 hojas : _bilustraciones.
502			_aIngeniero Estadístico. Licenciado en Estadística.
520			_aLa 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.
650		0	_aANALISIS ESTADISTICO.
650		0	_aDISTRIBUCION GAUSSIANA INVERSA.
650		0	_aTEORIA DE COLAS.
700	1		_aLeiva, Víctor, _eProfesor guía.
710	0		_a. _bFacultad de Ciencias. _bIngeniería en Estadística _9162330.
800	1		_aLeiva, Víctor, _eProfesor guía.
942			_c1 _2ddc
999			_c70121 _d70121