ESTADÍSTICA INFORME: CASO 2

 FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL

UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS  

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ESTADÍSTICA – MA 444

INFORME: CASO 2

ÍNDICE

Escenario: Caso 2

Interpretación

Representación  

Cálculos  

Análisis  

Argumentación  

Fuentes

Escenario:

Según Moreno y Nieves (2019), al desarrollar proyectos de transporte e ingeniería, se encuentran frecuentemente datos de carácter aleatorio y que se deben de tratar con la relevancia que poseen en los objetivos de cada proyecto.  

Algunos de los ejemplos son los conteos por clase vehicular en un puente de cuota, tiempos de demora en las llegadas o salidas de aviones a un aeropuerto, número de accidentes en un crucero urbano, porcentajes de camiones sobrecargados en una ruta carretera, tiempos de tránsito de un embarque que va a la frontera, etc. Todos ellos son ejemplos de datos con comportamiento aleatorio. Los datos que se encuentran allí nos permitirán tener una idea del rango de valores que se podrían tomar pero no permiten realizar un pronóstico exacto del siguiente valor que se observará en un muestreo de colecta.

La importancia de los datos es porque con ellos se realizan estimaciones diversas de interés para un determinado proyecto. Como ejemplo, un puente de cuota debe de tener una estimación razonable de los conteos vehiculares, ya que es importante para pronosticar los recursos humanos y materiales que se usarán con el fin de mantener un desempeño razonable del servicio en el puente y el nivel de ingresos esperados con una aproximación razonable.

Así mismo, los datos de los conteos vehiculares con los tiempos de atención en el cobro, nos permiten estimar valores promedios de tiempos de espera y de los tamaños de cola para los usuarios del puente.

En un contexto de simulación de algún evento discreto, los proyectos que hacen uso de la técnica mencionada necesitan de un modelo probabilístico adecuado para las variables que serán usadas, con el fin de que la representación del sistema sea lo más realista posible.  

Se concluye que en un proyecto de simulación de flujos vehiculares en caminos sin control de semáforo,  lo adecuado sería modelar los tiempos de llegada de los vehículos con una distribución exponencial y no usar ninguna otra distribución continua.

Interpretación:

Entendemos que en el momento de desarrollar proyectos de transporte e ingeniería, se encuentran frecuentemente datos de carácter aleatorio. Por lo tanto, a partir de este objeto de investigación, nos planteamos la siguiente pregunta:

¿Cuál es el comportamiento probabilístico del peso bruto de camiones en 38 registros?

Objetivos:

• Usar de forma correcta y reconocer las variables que presenta el caso para obtener el comportamiento probabilístico del grupo a analizar.
• Obtener la probabilidad de que el peso bruto de  camiones.
• Comprender el uso de las aplicación de la Distribución Normal, identificando la media  y desviación estándar, en un estudio como parte del estudio estadística en relación a nuestra carrera.  

Representación

Se hicieron encuestas a camiones, de los cuales se colectaron pesos brutos de camiones articulados; según la SCT, Secretaría de Infraestructuras, Comunicaciones y Transporte, se muestran los primeros 38 registros.

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