Proceso de llegadas de Poisson
Llegadas aleatorias independientes a tasa constante: conteos Poisson, tiempos exponenciales.
¿Cuántas llegadas (pedidos, llamadas, clientes) esperar en una ventana, y con qué variabilidad?
Llegadas de pedidos simuladas a partir de tiempos exponenciales entre llegadas.
Controles
Ficha del modelo
Las siete preguntas que todo modelo de la biblioteca debe responder antes de publicarse.
- ¿Cuántas llegadas (pedidos, llamadas, clientes) esperar en una ventana, y con qué variabilidad?
- Registro de marcas de tiempo de llegada.
- Tasa media por unidad de tiempo en un período homogéneo.
- Llegadas independientes.
- Tasa constante en la ventana.
- No hay llegadas simultáneas.
- Distribución de conteos simulada frente a la Poisson teórica.
- Tiempos entre llegadas.
- Contraste chi-cuadrado de ajuste.
- La distribución es exacta bajo los supuestos; el contraste mide si los datos son compatibles con ella.
- En un proceso de Poisson, media y varianza del conteo coinciden; el índice de dispersión debe estar cerca de 1.
- Con horas punta, la tasa no es constante: hay que modelar por franjas.
- Llegadas en grupos (pedidos múltiples) producen sobredispersión.
- Ross, S. M. (2019). Introduction to Probability Models, 12.ª ed., cap. 5.