COMPONENTES FUNDAMENTALES DE UN CIRCUITO ELÉCTRICO

Introducción

Este trabajo entregará al lector y a los oyentes una visión general del concepto y aplicación de la Distribución Probabilística Exponencial , a través de un presentación y un informe escrito que tendrá como contenido los siguientes puntos:

- Vocabulario Básico.

- ¿Qué es la distribución probabilística exponencial?.

- ¿De dónde proviene o porque se genera esta distribución?.

- ¿En qué situaciones se utiliza?.

- ¿Cómo se utiliza?

Además se elaborara y explicara dos ejemplo de aplicación de esta distribución con el objetivo de aplicar y comprenderla de forma más didáctica.

Vocabulario

Objetivo: Lograr mejor comprensión de los receptores del trabajo, entregándoles un vocabulario con conceptos nuevos o ya conocidos

1. Probabilidad: Es la posibilidad de que un evento ocurra

2. Exponencial: es el numero el cual esta elevado cualquier cantidad X

3. Densidad: espacio que ocupa el valor dado X1 con otro valor X2 (0, +∞)

4. Valor Esperado o esperanza: valor que se espera obtener de un experimento estadístico

Distribución probabilística exponencial

La distribución exponencial estudia el tiempo de llegada entre las variables de tiempo de Poisson , esto significa que el tiempo que existe entre estas un evento y otro es exponencial. Mientras que la distribución de Poisson es discreta la distribución exponencial es continua porque el tiempo entre llegadas no tiene que ser un número entero. Esta distribución se utiliza mucho para describir el tiempo entre sucesos. Más específicamente la variable aleatoria que representa al tiempo necesario para servir a la llegada.

El uso de la distribución exponencial supone que los tiempos de servicio son aleatorios o independiente, es decir, que un tiempo de servicio determinado no depende de otro servicio realizado anteriormente ni de la posible cola que pueda estar formándose.

Otra característica de este tipo de distribución es que tiene una propiedad denominada pérdida de memoria que no es más que los eventos que pueden pasar en un tiempo X que también podrían pasar en un tiempo Y como en un Z, esto quiere decir que la probabilidad no está relacionada con el tiempo transcurrido.

Un ejemplo Supongamos que el tiempo de atención de un alumno en asuntos estudiantiles de INACAP sigue una distribución exponencial. Si el alumno ya lleva 15 minutos siendo atendido, la probabilidad de que esté 6 minutos más es la misma que si hubiese estado 10 minutos, o 5 minutos. Esto es debido a que la distribución exponencial supone que los tiempos de servicio tienen una gran variabilidad.

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