Modelos de Simualción

01.TP - Prueba de Bondad de Ajuste

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01.01 - Número de accidentes viales

Numero accidentes por hora	Cantidad de Horas
0 ó 1	6
2	11
3	15
4	14
5	12
6	8
7 o más	6
Total	72

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En un período de 72hs se registraron 290 accidentes de tránsito.

En la tabla se muestra la cantidad de accidentes por hora y la cantidad de horas en que se registraron dichos accidentes.

Se desea determinar si la distribución de los accidentes por hora será una variable aleatoria de Poisson.

Usar la media aritmética como estimador de $\lambda$.

$$ \lambda = \sum_{i=1}^{n} \frac{x_i y_i}{n} = \frac{290}{72} = 4,027 $$

Ho: La distribución de los accidentes por hora es una variable aleatoria de Poisson. H1: La distribución de los accidentes por hora no es una variable aleatoria de Poisson.

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01.02 - Autos en un estacionamiento

Se registran en la entrada de un supermercado los horarios de llegada de los autos. Luego se calclua el tiempo transcurrido entre cada llegada y la siguiente. Los resultados se muestran en la siguiente tabla.

Tiempo entre de llegadas de dos autos	Cantidad veces que ocurrió
t $\le$ 1	40
1 $<$ t $\le$ 2	29
2 $<$ t $\le$ 3	15
t $>$ 3	8
Total	92

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Estimamos la media de los tiempos entre llegadas de autos como 1.4 minutos.

Se plantea la hipótesis de que la distribución de los tiempos entre llegadas de autos es una variable aleatoria Exponencial.

Vamos a usar la media aritmética como estimador de $\lambda$.

$$ \lambda = \frac{1}{1.4} = 0.71 $$

Ho: La distribución de los tiempos entre llegadas de autos es una variable aleatoria Exponencial.

H1: La distribución de los tiempos entre llegadas de autos no es una variable aleatoria Exponencial.

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