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• Eduardo Puerta

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Universidad de Chile Facultad de Ciencias F´ısicas y Matem´aticas Departamento de Ingenier´ıa Industrial

´ OPERATIVA IN44A: INVESTIGACION

Procesos de Poisson

Denis Saur´ e V. Julio, 2003.

1

1.

Problemas de Procesos de Poisson

1. Se tiene una central telef´onica que recibe llamadas de acuerdo a un proceso de Poisson con tasa λ = 5 [llamadas/hora]. Se define con N (t, t0 ) el n´ umero de llamadas que se han recibido entre t y t0 . El servicio ha comenzado a operar a las 7:00 de la ma˜ nana y se sabe que N(7, 9)=7. a) Si el operador no ha recibido ninguna llamada desde las 8:45 hrs. ¿cu´al es la probabilidad de que la siguiente llamada ocurra antes de las 9:15 hrs. ?. b) ¿Cu´al es la probabilidad de que el operador est´e ocioso por m´as de 40 minutos (comenzando a las 8:45)?. c) ¿Cu´al es la probabilidad de que a las 10:00 hrs. se hayan recibido 25 llamadas en total?. d ) Si el operador trabaja un turno de 8 horas ¿cu´antos llamados recibir´a en promedio ?. ¿cu´al ser´a la varianza ?. e) El operador ha estado muy ocupado durante las primeras 4 horas de su turno y le comenta a su compa˜ nero de trabajo en su hora de colaci´on: “Este ser´a un d´ıa muy ocupado, en la ma˜ nana casi no he podido descansar”. Explique si el operador tiene o no razones para realizar esta afirmaci´on. 2. Suponga que el n´ umero de goles que marca un equipo de f´ utbol puede ser descrito por un proceso de Poisson. Considere los siguientes equipos (procesos independientes) : A : tasa λA goles/partido B: tasa λB goles/partido a) Si se enfrentan A y B, ¿Cu´al es la probabilidad de que A gane 2 x 1?. b) Suponga que ha transcurrido el primer tiempo entre A y B, si se sabe que A va ganando 2 x 0, ¿cu´al es la probabilidad de que el primer gol haya sido antes de 15 min. y el segundo antes de 30 min.?. c) Va a comenzar el segundo tiempo (A va ganando 2 x 0), ¿cu´al es la probabilidad de que A marque 3 goles antes de los 30 min. (sin importar lo que pase con B)?. d ) Suponga que el partido en su tiempo reglamentario (90 min.) qued´o igualado 3 x 3. Sin embargo, es necesario definir el ganador, para ello se utilizar´a la modalidad “golden goal”, es decir, el primero que marca el gol gana. ¿Cu´al es la probabilidad de que el partido se prolongue por m´as de 45 minutos?. e) Asuma que ahora se cambian las reglas a “two golden goals”, es decir, el primer equipo que marca 2 goles consecutivos gana. ¿Cu´al es la probabilidad de que gane B?. 3. (*) Una empresa de distribuci´on de energ´ıa el´ectrica ha decidido enfrentar el invierno venidero con un Plan de Soluci´on de Fallas Cr´ıticas. De las estad´ısticas recopiladas de los a˜ nos anteriores, se puede concluir que las fallas cr´ıticas tienen dos or´ıgenes posibles: Domiciliario y de Alumbrado P´ ublico. Ambas fallas se presentan seg´ un procesos de Poisson independientes, de tasa λD [fallas/d´ıa] para fallas domiciliarias y λA [fallas/d´ıa] para fallas de Alumbrado P´ ublico. Como parte del dise˜ no del plan, se conform´o un equipo de empleados altamente capacitados en la reparaci´on de fallas en redes el´ectricas. Este equipo acude a reparar las fallas reportadas demor´andose un tiempo exponencialmente distribuido de media T[hrs] por cada una, incluyendo en este lapso el tiempo de transporte al lugar de la falla. umero a) Si durante el primer mes de funcionamiento del Plan se han reportado F fallas, ¿cu´al es el n´ esperado de fallas para el segundo mes?.

2 b) ¿Cu´al es la probabilidad de que la primera falla que se registre en un mes sea domiciliaria?. c) El equipo de reparaci´on est´a trabajando en la soluci´on de una falla de Alumbrado P´ ublico. En promedio, ¿Cu´antas fallas de cada tipo ocurrir´an antes de que la reparaci´on en curso sea finalizada?. Se est´a estudiando la posibilidad de dejar la reparaci´on de fallas de Alumbrado P´ ublico en manos de una empresa contratista. Los t´erminos del contrato indican que mensualmente se pagar´a como costo fijo un equivalente a R reparaciones a un costo unitario s1 , mientras que el precio de cada reparaci´on por sobre este m´ınimo ser´a de s2 , con s2 > s1 . d ) Como Ingeniero de Estudios de la empresa distribuidora, plantee el problema de optimizaci´on que permita encontrar el valor R∗ que minimiza los costos mensuales esperados del contrato de reparaci´on de fallas de Alumbrado P´ ublico. 4. El Call Center de una Isapre recibe llamadas correspondientes a reclamos y a consultas, las cuales pueden ser modeladas como procesos de Poisson de tasas λR y λC [llamadas/hora], respectivamente. Todos los reclamos son derivados al departamento de atenci´on al cliente para su an´alisis y soluci´on, al igual que una fracci´on p de las consultas. Este departamento demora un tiempo exponencialemente distribuido de tasa µ en procesar cada solicitud, ya sea reclamo o consulta. La fracci´on restante de las consultas corresponde a aquellas que requieren de un estudio m´as especializado, por lo que son derivadas a la Gerencia de Estudios de la compa˜ n´ıa. Esta gerencia demora un tiempo exponencialmente distribuido de tasa 2 · µ en el procesamiento de cada consulta. Suponiendo que todas las unidades de la compa˜ n´ıa trabajan 8 horas diarias de lunes a viernes, responda: a) Si la semana pasada se recibieron R reclamos y C consultas, ¿cu´al es el valor esperado de llamadas que esta semana ser´an derivadas al Departamento de Atenci´on al Cliente?. ¿y a la Gerencia de Estudios?. b) ¿Cu´al es la probabilidad de que la pr´oxima llamada que se reciba corresponda a un reclamo?. El Departamento de Atenci´on al Cliente debe emitir diariamente un reporte del n´ umero de llamadas recibidas en cada hora de operaci´on. Lamentablemente, por un error computacional perdi´o toda la informaci´on de las consultas recibidas en las u ´ltimas 4 horas del d´ıa, pudi´endose rescatar solamente el dato de que en dicho intervalo de tiempo se recibieron Q consultas. Ante esta eventualidad, el Jefe del Departamento le encomienda a Ud. intentar reconstruir esta informaci´on. c) Utilizando sus conocimientos de probabilidades determine cu´al ser´a la distribuci´on de probabilidad que rige al n´ umero de llamadas recibidas en la primera hora de operaci´on “perdida”. Intuitivamente, ¿cu´al ser´a la configuraci´on m´as probable para las llamadas recibidas en cada una de las 4 horas de operaci´on sin registros?. d ) Si un trabajador del centro de atenci´on recuerda con seguridad que en la u ´ltima hora de operaci´on se recibieron Q/3 llamadas, ¿cambia su respuesta de la parte anterior?. Si su respuesta es afirmativa encuentre la distribuci´on de probabilidad que rige al n´ umero de llamadas recibidas en la primera hora de operaci´on “perdida” en esta nueva situaci´on. Suponga ahora que el Call Center funciona las 24 horas en forma continua e) ¿C´omo modificar´ıa el modelo de llegadas enunciado, de modo que se ajuste mejor a la nueva realidad?. Razone en funci´on de la variaci´on de la tasa a lo largo del d´ıa. un un proceso de Poisson de tasa λ[turistas / mes]. 5. Turistas extranjeros llegan en el verano a un balneario seg´ Independiente de todo lo dem´as, con probabilidad pA , un turista que llega al balneario proviene de alg´ un un pa´ıs sudamericano y con probabilidad 1 − pA proviene del resto del mundo. Los turistas comienzan a llegar el 1 de enero.

3 a) Si hasta mitad de mes, han llegado m turistas en total. ¿Cu´al es la probabilidad que hasta fin de mes lleguen m´as de n turistas en total (m ≤ n)?. b) Dado que en un mes llegaron 100.000 turistas en total. ¿Cu´al es la probabilidad que n de ellos sean sudamericanos?. c) Es el 20 de enero y desde el 19 de enero no ha llegado ning´ un turista. ¿Cu´al es la probabilidad que el siguiente veraneante que llegue sea sudamericano?. d ) En un mes llegaron 100.000 turistas en total. ¿Cu´al es la probabilidad que la mitad de ellos hayan llegado durante la primera mitad del mes?. e) Los turistas sudamericanos dejan en el pa´ıs cantidades de dinero Xi que son variables aleatorias iid de media µ. Por su parte, los turistas del resto del mundo dejan en el pa´ıs cantidades de dinero Yi que son variables aleatorias iid de media γ. ¿Cu´al es el valor esperado de la cantidad total de dinero dejada en total por los turistas durante un mes?. 6. Una tienda que vende por cat´alogos ha realizado un estudio de su demanda, el que concluy´o que para un per´ıodo de venta (k) cualquiera el n´ umero de potenciales compradores se distribuye Poisson con una media igual al n´ umero de clientes que compr´o el producto en el per´ıodo anterior (k − 1). Adem´as en un per´ıodo (k) cualquiera, la fracci´on de los clientes potenciales que compran el producto es e−pk donde pk es el precio fijado en el per´ıodo (k). Si inicialmente el n´ umero de clientes potenciales se distribuye Poisson con media λ, responda: a) ¿Cu´al es el precio ´optimo y el beneficio esperado m´aximo si se considera un s´olo per´ıodo de venta?. b) Responda lo anterior considerando 2 per´ıodos de venta. c) Ahora se desea resolver el problema para un horizonte de T per´ıodos. Si k es el n´ umero de per´ıodos que faltan hasta el fin del horizonte. Muestre que la soluci´on ´optima satisface: p∗k = 1 − Uk−1 y el beneficio esperado m´aximo acumulado es: Vk∗ (sk+1 ) = sk+1 · Uk donde sk son las ventas den el per´ıodo k y Uk se define recursivamente por U0 = 0 y Uk = eUk−1 −1 . 7. Suponga que las personas que poseen cierta p´oliza de seguro sufren accidentes en instantes 0 < t1 < t2 < ...., siguiendo un proceso de Poisson de tasa λ. Seg´ un el tipo de accidente, existen distintas cantidades de dinero que debe pagar la compa˜ n´ıa aseguradora al cliente. Para el accidente ocurrido en tn , la compa˜ n´ıa cubre un monto de Yn . a) Escriba la expresi´on para el monto total que deber´a pagar la empresa a los accidentados en un intervalo [0,T] ? ¿Qu´e tipo de proceso es ?. b) Suponga que existen pagos negativos (el cliente debe devolver dinero) cada vez que se detectan accidentes simulados, de manera que Yt puede ser modelada como una variable aleatoria de distribuci´on Normal(µ, σ 2 ). ¿Qu´e cantidad de dinero deber´ıa tener disponible la compa˜ n´ıa para cubrir, en promedio, sus gastos en un per´ıodo [0,t] ?. 8. Entre las distintas actividades que se deben planificar para un evento que durar´a 10 horas, est´a el planificar el tama˜ no del estacionamiento que se va a arrendar para los autos de los visitantes. La llegada de los autom´oviles al evento siguen un proceso Poisson con tasa λ(autos / hora). Los organizadores deben pagar por el ´area total arrendada. Ellos saben que cada auto ocupa un ´area de A (m2 ) y el costo es de h [$/m2 ]. Cada auto que no puede estacionarse porque el estacionamiento

4 est´a lleno es un cliente (visitante) perdido, pues ´este abandona el lugar. Una vez que un visitante llega al evento permanece en ´el hasta la hora de cierre. Los clientes que entran al evento reportan un beneficio de b ($/Cliente). a) Formule el problema para determinar el n´ umero ´optimo de estacionamientos (X) que deben arrendar los organizadores del evento. b) Suponiendo que los organizadores determinan que el n´ umero ´optimo de estacionamientos es X = 500. ¿Cu´al es la probabilidad de que se llene?. umero promedio de autos que entran al estacionamiento?. c) ¿Cu´al es el n´ d ) Si el evento comienza a la 10 de la ma˜ nana, ¿Cu´al es la probabilidad de que si Ud. llega al recinto a las 3 de la tarde encuentre estacionamiento?. 9. (*)Un alfarero muy meticuloso en su trabajo y en todo lo que lo rodea, se dedica a fabricar ollas de ´ le dijo que seg´ greda. Un d´ıa en que usted paseaba su vecindario, se encontr´o con este alfarero. El un mediciones que hab´ıa realizado, el n´ umero de ollas que fabrica en un intervalo de largo h [horas] sigue una distribuci´on de Poisson de media λ1 h, para cualquier valor de h e independiente del n´ umero de ollas que haya fabricado antes o despu´es de ese lapso. Adem´as, ´el debe despachar a Santiago toda su producci´on diaria (de T horas de trabajo) al final del d´ıa. Sabiendo que usted realiza estudios de ingenier´ıa, ´el le consult´o si pod´ıa contestarle algunas preguntas que son las siguientes: a) Conteste cada uno de los siguiente puntos: Se sabe que en un d´ıa se produjo una olla. Condicional a ese evento, calcule la esperanza del tiempo de “espera” de esa olla. Considere que la “espera” de cada olla es el tiempo entre su producci´on y su despacho a Santiago. Si en un d´ıa se produjeron N ollas (y condicional a ese evento), ¿cu´al es el valor esperado del tiempo total de espera de las N ollas?. El “total” se refiere a la suma de los tiempos de espera de cada una de las ollas. ¿Cu´al es la esperanza del tiempo total de espera, de todas las ollas producidas en un d´ıa?. Suponga que ahora, adem´as de despachar al final del d´ıa, el alfarero puede hacerlo en alg´ un instante t durante el d´ıa (0 < t < T ). Es decir, se realizar´an dos despachos: uno en el instante t y el otro en T , al final del d´ıa. Escriba ahora, en funci´on de t, la nueva esperanza del tiempo total de espera, de todas las ollas producidas en un d´ıa. ¿Qu´e instante t∗ elegir´ıa para realizar el nuevo despacho durante el d´ıa, de modo de minimizar el tiempo medio total de espera?. Su conocido alfarero ha decidido asociarse con un vecino, el cual fabricar´a las tapas de las ollas. El tiempo de fabricaci´on de cada tapa se distribuye exponencialmente con tasa λ2 . Al final del d´ıa (despu´es de T horas de trabajo), se mandan a Santiago las “parejas” ollas - tapas que se lograron producir (en este caso s´olo existe un u ´nico despacho). Si hay m´as ollas que tapas, ´estas se guardan para el d´ıa siguiente y viceversa. b) ¿Cu´al es la probabilidad de que en el primer d´ıa de sociedad se despachen K ollas con sus respectivas tapas?. c) Suponga que al comienzo del d´ıa, en el taller del alfarero no hay ni ollas ni tapas. En promedio, ¿cu´antas ollas (que no lograron ser despachadas con sus respectivas tapas) habr´a disponible al comienzo del d´ıa siguiente?. 10. (*) Considere una posta de atenci´on de urgencias m´edicas donde llegan dos tipos de pacientes: los graves (que deben ser atendidos de inmediato) y los leves (que pueden esperar para ser atendidos). Se sabe que cada uno de estos grupos de pacientes llegan de acuerdo a un proceso de Poisson con tasas 2 y 4 pacientes por hora respectivamente. Adem´as, todos los pacientes graves deben permanecer

5 en observaci´on hasta el d´ıa siguiente, momento en el cual son dados de alta o son trasladados a un hospital. Considere que a las 7:00 a.m. los pacientes graves son evaluados para decidir si son dados de alta o trasladados. Por ello, a las 7:00 todas las camas se desocupan. Los pacientes ingresan las 24 horas al servicio. Los pacientes leves NO ocupan camas. a) La posta desea determinar el n´ umero de camas que debe tener para los pacientes graves, de modo que con probabilidad de por lo menos 0.95 puedan ser atendidos todos los pacientes graves que ingresen y no deban ser derivados a otra posta. Entregue una expresi´on para determinar este n´ umero de camas. b) Se sabe que s´olo un paciente grave ingres´o entre las 7:00 y 8:00. Ese d´ıa el m´edico lleg´o cinco minutos atrasado (es decir a las 7:05, ya que su turno comenzaba a las 7:00). ¿Cu´al es la probabilidad que dicho paciente haya muerto debido a que no estaba presente el m´edico? (suponga que un paciente grave muere si no es atendido de inmediato). c) Dado que llegaron 10 pacientes, ¿Cu´al es la probabilidad de que los primeros cinco hayan sido graves y los siguientes cinco leves?. d ) Para el ingreso de pacientes leves y graves debe llenarse un formulario y entregarse en una ventanilla de atenci´on al paciente. Si la persona que atiende la ventanilla debe ausentarse por unos minutos para ir al ba˜ no. ¿Cu´anto es el m´aximo de tiempo que puede hacerlo de modo que la probabilidad de que llegue un paciente durante su ausencia sea menor que 5 %?. 11. (*) Un conductor se acerca en su autom´ovil a una intersecci´on por una v´ıa secundaria, y enfrenta un disco “Pare”. No hay ning´ un veh´ıculo antes que ´el esperando pasar (por su misma v´ıa). Por la v´ıa principal (la que tiene prioridad) el paso de veh´ıculos a trav´es de la intersecci´on se puede modelar como un proceso Poisson de tasa λ [veh´ıculos/segundo]. El conductor que llega por la v´ıa secundaria detendr´a su veh´ıculo al llegar a la intersecci´on, y observar´a cu´anto tiempo falta para que el pr´oximo veh´ıculo atraviese la intersecci´on por la v´ıa principal. Si ese tiempo es igual o mayor que τ segundos ´el considerar´a que es seguro pasar, y atravesar´a la intersecci´on. Por el contrario, si faltan menos de τ segundos para que pase el pr´oximo veh´ıculo por la v´ıa principal, ´el pensar´a que es imprudente pasar, y esperar´a detenido a que ese veh´ıculo pase, y seguir´a esperando hasta que se produzca una “brecha” igual o mayor a τ segundos. Suponga que en la esquina hay buena visibilidad, de manera que el conductor siempre puede determinar con exactitud cu´ anto falta para que pase el pr´oximo veh´ıculo. El objetivo de este problema es encontrar la distribuci´on del tiempo que este conductor deber´a estar detenido en la intersecci´on antes de poder pasar, tiempo que denotaremos W . a) Calcule la probabilidad de pasar de inmediato (i.e. Pr[W = 0]). b) Suponga que nuestro conductor no pudo pasar de inmediato, pues al llegar a la intersecci´on vio que ven´ıa un auto por la v´ıa principal el cual iba a atravesar la intersecci´on en menos de τ segundos. Llamemos X al tiempo que transcurre hasta que dicho auto (el que viene por la v´ıa principal) atraviesa la intersecci´on. Argumente que, con la informaci´on dada, la funci´on de densidad de X viene dada por fX (x) = Cλ exp(−λx) ∀x ∈ [0, τ ] y fX (x) = 0 ∀x 6∈ [0, τ ]. Calcule el valor de la constante C y el valor esperado de X. c) El auto que ven´ıa por la v´ıa principal acaba de atravesar la intersecci´on. Llame W2 al tiempo que transcurrir´a a partir de este instante hasta que nuestro conductor logre pasar. Compare la distribuci´on de W2 con la distribuci´on (a priori) de W .

6 d ) Calcule E[W ]. Hint: Calcule la esperanza condicional en el evento que nuestro conductor haya podido pasar de inmediato o se haya visto obligado a esperar. Use sus resultados de las partes (a), (b) y (c). PN e) Argumente que W se puede expresar como W = i=1 Xi donde N es una variable aleatoria y {Xi }i≥1 son variables aleatorias iid que adem´as son independientes de N . Especifique la distribuci´on de N y de Xi . 12. A una tienda comercial llegan clientes de acuerdo a un proceso Poisson de par´ametro λ [clientes/semana]. La tienda ofrece un u ´nico producto y los clientes llegan sin conocer de antemano cu´al es el precio del producto. Los clientes son heterog´eneos en el sentido que su disposici´on a pagar por el producto es distinta (entendemos por disposici´on a pagar la mayor cantidad de dinero que el cliente estar´ıa dispuesto a pagar por el producto). Desde el punto de vista de la tienda la disposici´on a pagar d de un cliente cualquiera es una variable aleatoria con funci´on de densidad f (d) continua en [0, ∞) y funci´on de distribuci´on F (d) conocidas. Un cliente compra el producto si su disposici´on a pagar es mayor que el precio al que la tienda vende el producto; en caso contrario se va sin comprar. Suponga que la tienda dispone de inventario infinito. a) Si la tienda vende el producto a un precio P ¿Cu´al es la probabilidad que un cliente cualquiera que entra a la tienda compre el producto?. ¿Cu´al es la ley de probabilidad para el n´ umero de personas que compra el producto y para el n´ umero de personas que se van sin comprar en una semana dada?. ¿Cu´anto vale el ingreso esperado por ventas en una semana cualquiera?. b) ¿Qu´e condiciones debe satisfacer P ∗ , el precio que maximiza el ingreso esperado por ventas en una semana cualquiera?. Suponga ahora que el inventario disponible es de C unidades al comienzo de una semana dada, y no tiene la posibilidad de reabastecerse en caso que se agote el producto. c) ¿Cu´anto vale B(P, C), el ingreso esperado por ventas para esa semana si se vende a un precio P ?. 13. (*) Partiendo en t = 0, los buses llegan a un paradero seg´ un un proceso de Poisson de tasa λ. Por su parte, lo pasajeros llegan a esperar al paradero seg´ un un proceso de Poisson de tasa µ. Al llegar el bus, todos los pasajeros que se encuentren esperando se suben instant´aneamente a ´el (i.e. capacidad del bus es infinita), y los pasajeros que llegan posteriormente a esperar se suben al siguiente bus. a) Encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de pasajeros que entran al m-´esimo bus, dado que el tiempo entre las llegadas del bus m − 1 y del bus m-´esimo es t. b) Encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de pasajeros que se suben al m-´esimo bus. c) Dado que un bus llega a las 10:30 AM y no llegan buses entre las 10:30 y las 11:00 AM, encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de pasajeros que se suben al siguiente bus. d ) Encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de pasajeros esperando en alg´ un momento cualquiera del tiempo, por ejemplo, 2 : 30 PM. Suponga que el proceso empez´o hace mucho tiempo. umero de pasajeros que se suben al siguiente bus (que e) Encuentre la funci´on de probabilidad del n´ pasa despu´es de las 2:30 PM). f ) Dado que Ud. llega a esperar el bus a las 2:30 PM, encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de pasajeros que se suben al siguiente bus. 14. (*) Al parque nacional “Santuario de la Naturaleza” llegan diariamente autom´oviles de acuerdo a un proceso de Poisson con tasa λ [autom´oviles/hora]. La entrada al recinto se paga por persona que ingresa y el precio individual de p [$], es decir, si en un autom´ovil vienen tres personas, la entrada total de este auto es de 3 · p [$].

7 Estad´ısticamente se sabe que el n´ umero de personas en cada autom´ovil, X, son variables aleatorias i.i.d con las siguiente ley de probabilidad: Pr[X = 1] = 0,1 Pr[X = 4] = 0,3 Pr[X = 2] = 0,2 Pr[X = 5] = 0,1 Pr[X = 3] = 0,3 El parque abre sus puertas diariamente desde las 08:00 hasta las 16:00 hrs. Una hora despu´es de cerrar todas las personas abandonan el parque (suponga que nadie se va antes). a) Se sabe que a las 8:15 habr´an llegado 2 personas al parque. ¿Cu´al es la probabilidad de que las primeras 2 personas que llegan al parque vengan juntas?. b) ¿Cu´al es la recaudaci´on diaria promedio del parque?. c) Se est´a pensando hacer un descuento a aquellos autos con m´as de 2 pasajeros (3 o m´as). En este caso se cobrar´ıa el 80 % del precio por persona ¿Cu´al ser´ıa la recaudaci´on promedio diaria en este caso?. d ) Se est´a pensando en construir un estacionamiento techado. ¿Cu´al debe ser su tama˜ no M [sitios] de modo que la probabilidad de que alg´ un auto no alcance a estacionarse bajo techo sea menor o igual a 5 %?. Asuma que un conductor siempre se estaciona bajo techo si hay espacio disponible. 15. (*) Considere una sala de cine con capacidad para 200 personas. La entrada a la funci´on es de p [$] por persona. Sin embargo, si el cliente es “socio” del cine se le hace un 20 % de descuento. Asuma que las personas llegan al cine de acuerdo a un proceso de Poisson a comprar las entradas y que cada persona compra s´olo una entrada. Las entradas para la funci´on de las 22:00 horas comienzan a venderse durante el mismo d´ıa desde las 16:00 horas, y la boleter´ıa se cierra a las 22:00. Las tasa de llegada es de 40 personas/hora, y cada una persona posee tarjeta de socio con una probabilidad de un 25 %. a) Si usted sabe que se vendieron n entradas ¿Cu´al es la probabilidad de que i entradas se hayan vendido a “socios” del cine?. b) ¿Cu´al es la probabilidad de que se vendan n entradas (n ∈ {0, 1, 2, ...})?. c) ¿Cu´al es la utilidad esperada por funci´on?. d ) Suponga que la administraci´on del cine ha decidido no vender m´as de 50 entradas a precio rebajado para cada funci´on. Una vez alcanzado este l´ımite, se rechazar´a a los “socios” del cine (asuma que los clientes a los que se les rechace la entrada rebajada no optar´an por pagar el valor completo, sino que se retirar´an). ¿Cu´al es la probabilidad que se vendan 50 entradas a precio rebajado?. 16. (*) A un Banco llegan clientes de acuerdo a un proceso Poissoniano no homog´eneo, cuya tasa est´a dada por 1 , 0 < t < 14, 1 λ(t) = √ 14, 1 − t El tiempo est´a medido en horas, y el banco opera desde las 9 y hasta las 14 horas. Los clientes, sin embargo, llegan entre las 9 y las 14:06 hrs. a) ¿Cu´al es la probabilidad de que el primer cliente llegue entre las 10:00 y las 11:00 ?. b) Si todos los clientes se demoran exactamente 12 min. dentro del banco, determine el n´ umero esperado de clientes dentro del banco en cualquier instante del d´ıa.

8 umero promedio de clientes que se retiran indignados pensando seriamente en camc) Calcule el n´ biarse de banco cada d´ıa (esto ocurre cuando el cliente encuentra que el banco ya cerr´o sus puertas, haciendo gala de mucha puntualidad y poca comprensi´on). ¿A qu´e hora debiese cerrar sus puertas el banco para que este n´ umero disminuya a la mitad?. 17. (*) En un instante cualquiera del d´ıa, usted llega a una parada de buses a la cual llegan buses de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ. Si usted toma el bus desde el paradero, demora un tiempo fijo R desde que sube al bus hasta llegar a su casa. Si camina desde el paradero a su casa demora un tiempo fijo W . Suponga que su pol´ıtica al llegar a la parada de buses es esperar el bus un tiempo s y si ´este no ha pasado hasta ese instante, entonces decide caminar. a) ¿Cu´al es la distribuci´on del tiempo de pasada del siguiente bus desde que usted llega a la parada de buses?. Dada su pol´ıtica de espera, cu´al es la probabilidad que usted camine a su casa?. b) Si el bus pasa en un instante t ≤ s desde su llegada a la parada de buses, ¿cu´anto tiempo demora usted en llegar a su casa desde su arribo al paradero?.¿Y si el bus pasa en un instante t ≥ s?. c) calcule el tiempo esperado que transcurre desde su llegada al paradero hasta llegar a su casa. d ) Muestre que si W < λ1 + R entonces el tiempo esperado de la parte anterior se minimiza en s=0; si W > λ1 + R entonces se minimiza en s=∞; y si W = λ1 + R todos los valores de s entregan el mismo tiempo esperado. e) ¿Qu´e representa en realidad s = 0 y s = ∞?. Entregue una explicaci´on intuitiva de por qu´e esas son las u ´nicas dos pol´ıticas interesantes al considerar minimizar el tiempo esperado. utbol para ver al equipo de sus amores. Durante un partido 18. (*) Dos amigos asisten a un partido de f´ los jugadores de este equipo hacen goles de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ. Los amigos sin embargo, celebran cada gol durante un tiempo B, lapso de tiempo durante el cual no son capaces de ver lo que sucede en la cancha. Si se supone que tras cada gol, el partido es reasumido instant´aneamente conteste: a) ¿Cu´al es la probabilidad que los amigos vean los 7 primeros goles?. b) Para t ≥ (n − 1)B, encuentre P r[R(t) ≥ n], donde R(t) es el n´ umero de goles vistos por los amigos hasta el instante t. 19. (*) Suponga que clientes llegan a una estaci´on de servicios seg´ un un proceso de Poisson de tasa λ. A su llegada cada cliente es atendido inmediatamente por uno de los innumerables empleados. Los tiempos de servicio se distribuyen seg´ un una distribuci´on G(t). Determine la distribuci´on del n´ umero de clientes en el sistema en el instante t. 20. (*) Suponga que autos entran en una carretera de un solo sentido y de un largo L, de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ. Cada auto viaja a velocidad constante determinada aleatoriamente, independientemente de los otros autos, mediante una distribuci´on F . Cuando un auto se encuentra con un auto m´as lento, lo sobrepasa sin p´erdida de tiempo. Suponga que un auto entra a la carretera en el instante t. Muestre que cuando t → ∞ la velocidad del auto que minimiza el n´ umero de encuentros con otros autos, donde un encuentro con un auto se produce cuando el auto es sobrepasado o sobrepasa a otro, es la esperanza de la distribuci´on del tiempo de viaje. un un proceso 21. (*) Los votantes en la elecci´on municipal llegan a un determinado local de votaci´on seg´ de Poisson de tasa λ. Cada votante, independiente de todo lo dem´as, vota con probabilidad 0.5 por el candidato A y con probabilidad 0.5 por el candidato B. Suponga que la votaci´on comienza en t = 0 y dura indefinidamente. a) Condicional en que votaron 1000 personas durante las primeras 10 horas, ¿cu´al es la probabilidad que el candidato A reciba n de estos votos?.

9 b) Nuevamente condicional en que votaron 1000 personas durante las primeras 10 horas, encuentre la probabilidad que el candidato A reciba n votos en las primeras 4 horas de votaci´on. c) Sea T el instante de la llegada del primer votante por A. Encuentre la funci´on de densidad de A. d ) Encuentre la funci´on de probabilidad del n´ umero de votantes por B que llegan antes del primer votante por A. e) Defina el n−´esimo votante como una inversi´on si ´este vota distinto que el (n − 1)−´esimo. Por ejemplo, en la secuencia AABAABB, el tercer, cuarto y sexto votantes son inversiones. Encuentre la densidad de probabilidad del tiempo entre inversiones. Hint: Deduzca la probabilidad que una llegada cualquiera produzca una inversi´on. Con ello deduzca el proceso de conteo de inversiones y encuentre la densidad de tiempo entre estos eventos. 22. (*) Suponga que autos entran en el kil´ometro 0 a una carretera de una direcci´on infinita seg´ un un proceso de Poisson de tasa λ. El auto i que entra escoge una velocidad constante Vi (kms/hrs) a la cual viajar. Suponga que las velocidades Vi son variables aleatorias, independientes, positivas y de distribuci´on com´ un F . Encuentre la distribuci´on del n´ umero de autos que se encuentran entre los kil´ometros a y b (a < b) de la carretera en el instante t (medido en horas). Suponga que los autos se adelantan unos a los otros sin p´erdida de tiempo. 23. (*) Suponga que un aparato est´a sujeto a shocks que ocurren de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ. El i-´esimo shock causa un da˜ no Di , i > 1, los cuales se asumen son iid. e independientes de [N (t), t > 0], donde N (t) es el n´ umero de shocks en [0,t]. El da˜ no provocado por un shock de da˜ no inicial Di decae exponencialmente en el tiempo. Esto es, si el shock provoca un da˜ no inicial D, entonces t unidades de tiempo m´as tarde este da˜ no ser´a D · e−t . Si se supone que los da˜ nos son aditivos: a) Calcule la esperanza de D(t), donde D(t) es el da˜ no que presenta el dispositivo en el instante t. b) Repita el c´alculo mediante el uso de la funci´on generadora de momentos. 24. En esta pregunta asumiremos que tenemos dos procesos de Poisson independientes entre s´ı, A y B, con tasas λ1 y λ2 , respectivamente. a) Suponga que observamos los dos procesos en su conjunto, y elegimos un evento. Argumente o 1 muestre que la probabilidad de que ese evento corresponda al proceso A es λ1λ+λ . 2 b) Calcule el n´ umero de medio de eventos del proceso B entre dos eventos sucesivos del proceso A. c) Consideremos ahora los procesos de conteo asociados, NA (t) y NB (t); ´estos pueden graficarse en el plano (x, y) y observar de este modo la evoluci´on del proceso en dos dimensiones. Calcule la probabilidad que el proceso intersecte la l´ınea x + y = z en el punto (x0 , y0 ) tal que x0 + y0 = z 25. (*) Utilizando la definici´on de un proceso de conteo y una aproximaci´on “Bernoulli” a un proceso de Poisson, mostraremos que N (t) se distribuye Poisson de media λ · t. Para esto dividiremos el intervalo [0, t] en k intervalos de tama˜ no t/k con k >> 0 y contestaremos las siguientes preguntas. a) Muestre que la probabilidad de que ocurran 2 o m´as eventos en alg´ un subintervalo tiende a 0 si k → ∞. b) Muestre que N (t) es binomial de par´ametro k, p =

λt k

+ o( kt )

c) Utilizando la parte anterior concluya que N (t) se distribuye Poisson de media λ · t. 26. (*) Autos llegan a un sem´aforo de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ. Este sem´aforo cambia de color cada A unidades de tiempo. Si un auto llega al cruce y encuentra el sem´aforo en verde pasar´a inmediatamente. Si lo encuentra en rojo deber´a esperar hasta el pr´oximo cambio de luz. Suponiendo que la calle es lo suficientemente ancha como para que no se formen colas, y que el tiempo que demora un auto en atravesar el cruce es despreciable, calcule:

10 a) La distribuci´on de probabilidades de X(t), la cantidad de autos que han tenido que esperar para cruzar en alg´ un instante, en t. b) La distribuci´on de probabilidades del n´ umero de autos que est´an esperando para cruzar en el instante t. Suponga que en realidad este sem´aforo est´a instalado en el cruce entre dos calles. Por una de las calles (calle x) llegan autos seg´ un un proceso de Poisson de tasa λx . Cada unidad de tiempo que un auto espera en esta calle significa un costo de M [$]. Por otro lado, los autos que vienen por la otra calle (calle y) llegan de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λy . Si un auto que viene por esta u ´ltima v´ıa espera t unidades de tiempo en el sem´aforo, se incurre en un costo t2 M [$]. Si llamamos A al lapso de tiempo durante el cual el sem´aforo est´a en rojo para la calle x y B al tiempo durante el cual el sem´aforo est´a en rojo para la calle y (A + B = C, con C constante). c) Calcule la esperanza del costo incurrido desde que el sem´aforo de luz roja, cambia a verde y vuelve a ser roja. d ) Calcule los tiempos A∗ y B ∗ que minimizan el costo incurrido por el sistema durante el ciclo C. 27. Considere un ascensor que parte en el z´ocalo de un edificio y sube por ´este. Sea Ni el n´ umero de personas que se suben al ascensor en el piso i. Suponga que los Ni son independientes y que de distribuyen seg´ un Poisson de tasa λi . Cada persona que se sube en el piso i, independiente de todo el resto, se bajar´a en el piso j con una probabilidad Pij . Sea Oi el n´ umero de personas que se bajan del ascensor en el piso j. a) Calcule la distribuci´on de Oj b) ¿Cu´al es la esperanza de Oj ?. c) ¿Cu´al es la distribuci´on conjunta de Oi y OK ?. 28. (*) Sea [N1 (t), t > 0] un proceso de Poisson de tasa λ1 . Las llegadas de este proceso se colocan en ON o en OFF debido a un switch activado y desactivado por las llegadas de un segundo proceso de Poisson independiente de tasa λ2 [N2 (t), t > 0]. Sea [Na (t), t > 0] el proceso resultante, o sea Na (t) incluye las llegadas de N1 (t) cuando N2 (t) es par. a) Encuentre la distribuci´on del n´ umero de eventos de N1 (t) registrados durante el N −´esimo per´ıodo en que el switch est´a en ON. b) Dado que la primera llegada del segundo proceso ocurri´o en τ , encuentre la distribuci´on condicional del n´ umero de llegadas de N1 (t) hasta τ . c) Dado que el n´ umero de llegadas de N1 (t) hasta la primera llegada de N2 (t) es n, encuentre la densidad de la primera llegada de N2 (t). d ) Sea Xa el tiempo entre arribos del proceso Na (t), calcule E(Xa ). 29. Un proceso de Poisson bi-dimensional es aquel cuyos eventos pertenecen a R2 tal que: Para cualquier regi´on del plano de ´area A el n´ umero de eventos en A se distribuye seg´ un un proceso de Poisson de tasa λ · A. El n´ umero de eventos en regiones disjuntas son independientes. Considere un punto fijo r. Sea X la distancia entre r y el evento m´as cercano (utilizando norma euclidiana). Demuestre que: a) P r[X > t] = e−λπt b) E[X] =

1 √ 2· λ

2

11 c) Sea Ri , la distancia desde un punto arbitrario hasta el i−´esimo evento m´as cercano a ´el, R0 = 0. Muestre que 2 πRi2 − πRi−1 (i ≥ 1) son variables aleatorias independientes exponencialmente distribuidas de tasa λ. 30. Suponga que eventos ocurren seg´ un un proceso de Poisson no homog´eneo de tasa λ(t) y que si un evento ocurre en el instante s contribuye con una cantidad aleatoria de distribuci´on Fs , s ≥ 0. Muestre que W , la suma de todas las contribuciones hasta el tiempo PN t es un proceso de Poisson compuesto. Es decir muestre que W tiene la misma distribuci´on que i=1 Xi , donde Xi son variables aleatorias iid e independientes de N . 31. a) Considere un proceso de Poisson no homog´eneo [N (t), t ≥ 0], con funci´on media m(t). Dado N (t) = n, muestre que el conjunto de tiempos de llegada (desordenados) tienen la misma distribuci´on que n variables iid con distribuci´on: ( m(x) si x ≤ t m(t) F (x) = 1 si x > t b) Suponga que trabajadores sufren accidentes seg´ un un proceso de Poisson no homog´eneo con funci´on de valor medio m(t). Adem´as suponga que cada trabajador accidentado queda sin trabajar durante un tiempo aleatorio distribuido seg´ un F . Sea X(t) el n´ umero de trabajadores fuera del trabajo en el instante t. Calcule E(X(T )) y V ar(X(t)). 32. A un aeropuerto llegan pasajeros a la zona de embarque seg´ un un proceso de Poisson no homog´eneo de tasa λ(t). Se sabe que los pasajeros pueden ser de dos tipos: sospechosos o con buena presencia. Cada pasajero tiene una probabilidad qs de ser de tipo sospechoso, y una probabilidad qn = 1 − qs de tener buena presencia. La seguridad de la l´ınea a´erea ha dispuesto que una fracci´on de los pasajeros sospechosos y de los que tienen buena presencia tengan que someterse a una revisi´on para detectar eventuales terroristas. La selecci´on de los pasajeros para este control es tal que con probabilidad Rs (t) un pasajero de tipo sospechoso que llega en el momento t deber´a someterse a la revisi´on, mientras que si es de tipo buena presencia esta probabilidad es Rn (t). La revisi´on de los pasajeros es instant´anea, incurri´endose en un costo C por cada pasajero controlado. Adem´as, se sabe que con seguridad el sistema de control detectar´a a un terrorista intentando abordar el avi´ on, los que ser´an entregados a la justicia. Estudios de la CIA han determinado que una fracci´on Bs de los pasajeros que parecen sospechosos son terroristas, mientras que una fracci´on Bn de los pasajeros con buena presencia tambi´en son terroristas (Bs > Bn ). Los pasajeros aceptados en el control y aquellos que no tuvieron que someterse a revisi´on ingresan al sal´on VIP donde deben esperar hasta que salga el vuelo. El avi´on despega en un tiempo T con a lo m´as N pasajeros. La l´ınea a´erea incurre en un costo p por cada unidad de tiempo que un pasajero espera en el sal´on VIP por concepto de bebidas y entretenciones, adem´as de un costo D por cada pasajero que estando en el sal´on VIP para abordar el vuelo no puede hacerlo por falta de espacio, en este caso, los pasajeros tienen todos la misma probabilidad de no poder abordar independiente del orden en que llegaron. Por otra parte, la compa˜ n´ıa sabe que si en el avi´on van k terroristas hay una probabilidad Ak que los terroristas secuestren la aeronave, lo que significa un costo en imagen valorado en X con X >> C. a) Encuentre la distribuci´on del proceso de llegadas al sal´on VIP. b) Calcule el costo esperado por concepto de bebidas y entretenciones en el sal´on VIP. Hint: Puede ser de utilidad recordar lo demostrado en la pregunta anterior.

12 umero de terroristas detectados en el control. ¿Cu´al c) Encuentre la distribuci´on de probabilidad del n´ es la distribuci´on de probabilidad de los que est´an esperando en el sal´on VIP en el tiempo T ?. d ) Encuentre la distribuci´on de probabilidad del n´ umero de terroristas que finalmente abordan a un vuelo. e) Calcule el costo esperado total que deber´a incurrir la l´ınea a´erea en un vuelo.

13

2. ¥ 3.

Resoluci´ on problemas de Procesos de Poisson a) Como los meses son intervalos disjuntos de tiempo estas probabilidades son independientes. La esperanza del n´ umero de fallas ser´a 30 · (λD + λA ) en 1 mes. b) Esta es la t´ıpica pregunta tipo “¿Cu´al es la probabilidad que pase A antes de B?”. Si TD es el tiempo en que ocurre la primera falla domiciliaria y TA es el tiempo en que ocurre la primera falla de alumbrado p´ ublico sabemos que TD Ã exp(λD ) y TA Ã exp(λA ) P (TD < TA ) =

λD λD + λA

c) Una manera de verlo es darse cuenta que los 3 procesos involucrados son independientes, y proceder a calcular directamente la esperanza. Otra manera es calcular la esperanzas de las fallas condicionado al tiempo que dure la reparaci´on y luego calcular lo que nos piden. Si Tr es el tiempo que dura la reparaci´on en meses: t E[N fallas Domiciliarias/Tr = t] = λD · Z ∞ 24 Z ∞ 1 1 λD · t 1 λD 1 ⇒ E[N fallas Domiciliarias] = · exp− T ·t dt = · · t · exp− T ·t dt 24 T 24 T 0 0 λD · T = 24 λA · T ⇒ E[N fallas Alumbrado p´ ublico] = 24 d ) En este caso los costos est´an divididos en 2 tramos: Si NA = N´ umero de fallas de Alumbrado p´ ublico son menores que R se pagar´a s1 ·R, mientras que si NA > R se pagar´a s1 ·R+s2 ·(NA −R). As´ı el problema de minimizaci´on queda: ∞ n o X m´ın s1 · R · P (NA ≤ R) + [s1 · R + s2 · (k − R)] · P (NA = k) R

k=R+1 ∞ n X (λA · 30)k exp−λA ·30 o m´ın s1 · R + s2 · (k − R)] · ) R k! k=R+1

¥ 9.

a) Sea t1 = instante en que se produce la olla. Dado que N(T)=1

⇒ t1 ∼ U [o, t] ⇒ E(t1 |N (T ) = 1) =

T 2

Entonces: E(T − t1 |N (T ) = 1) = E(T ) − E(t1 |N (T ) = 1) =

T 2

Generalizando lo anterior, es decir, si se producen N ollas: N N X X NT NT E( T − t1 |N (T ) = N ) = N · T − E( t1 |N (T ) = N ) = N T − = 2 2 t=1 t=1

Recordando que Ex (x) = Ey (Ex (x|y)), entonces: E(Tiempo total de espera) = EN (E(Tiempo total de espera|N (T ) = N ))

14

E(Tiempo total de espera) = EN (

NT T T T2 · λ ) = · EN (N ) = · λ · T = 2 2 2 2

Si hay dos despachos, el an´alisis es exactamente igual al anterior, solamente que tenemos dos “d´ıas”, uno de largo s y otro de largo T-s. Ocupando el resultado de la parte anterior tenemos: E(Tiempo total de espera)

=

∂E() ∂s

=

s2 · λ (T − s)2 · λ + 2 2 T 0 ⇒ s∗ = 2

b) Bas´andonos en esta nueva situaci´on tenemos lo siguiente: Si entregamos exactamente k ollas es porque el m´ınimo entre la producci´on de ollas y tapas es k. Entonces: P(m´ın{N1 (T ), N2 (T )} = k) = P(N1 (T ) = k, N2 (T ) ≥ k) + P(N2 (T ) = k, N1 (T ) > k) Dada la independencia de los procesos se tiene: P() = P(N1 (T ) = k) · P(N2 (T ) ≥ k) + P(N2 (T ) = k) · P(N1 (T ) > k) Donde las expresiones pueden determinarse expl´ıcitamente dada la distribuci´on de los procesos. c) Sea O(T)= N´ umero de ollas sobrantes al final del d´ıa = m´ax{N1 (T ) − N2 (T ), 0}, entonces: E(O(T )) =

∞ X

k · P(O(T ) = k)

k=0

donde P(O(T ) = k) P(O(T ) = k)

= =

∞ X j=0 ∞ X j=0

P(N1 (T ) = j + k) · P(N2 (T ) = j) T 2j+k λj+k λj2 e−T (λ+λ2 ) (j + k)! · j!

S´olo resta remplazar... ¥ 10.

a) Supongamos que se decide colocar N camas en el hospital. Adem´as consideremos que el d´ıa comienza en t=0 (7:00 am) y termina en t=T (7:00am del d´ıa siguiente). De esta forma, la probabilidad de atender a todos los pacientes graves ser´a:

PN [Lleguen a lo m´as N pacientes graves] =

N X (λ1 T )i e−λ1 T i=0

i!

Donde λ1 es la tasa de llegada de los pacientes graves (2 al d´ıa). Entonces buscamos un N ∗ tal que: ( ) N∗ i −λ1 T X (λ T ) e 1 N ∗ = inf N |N ∈ {0, 1, ...} ∧ ≥ 0,95 i! i=0

15 b) El paciente morir´a o no dependiendo del instante en que lleg´o. Si lleg´o antes de t = 5 (desde ahora en adelante trabajaremos en minutos) entonces muere con probabilidad 1 (del enunciado). Si lleg´o despu´es de las t = 5 sobrevive. Ahora Supongamos que el tipo lleg´o en el instante X (0 ≤ X ≤ 60) Entonces: P [Muerto|Llego en X] = 1X≤t=5 Si embargo debemos descondicionar. Para esto vemos que la distribuci´on condicional de las llegadas de Poisson hasta un instante t se distribuyen uniformemente entre 0 y T. Entonces tendremos que: Z P [Muerto]

60

1X≤5 ·

= 0

1 dX 60

Z 60 1 1 dX + 1X≤5 · dX 60 60 5 0 Z 5 Z 60 1 1 = 1 dX + 0 · dX 60 60 0 5 5 1 = = 60 12 Z

=

5

1X≤5 ·

c) Esto es b´asicamente la probabilidad que lleguen 5 pacientes graves seguidos de 5 pacientes leves. Sin embargo dado que: P [Llegue un paciente grave antes que uno leve] =

λg λg + λl

donde λ2 es la tasa de llegada de pacientes leves al consultorio, y considerando la propiedad de p´erdida de memoria de la distribuci´on exponencial, tendremos que la probabilidad que buscamos, P, es: µ

λg λg + λl

¶5 µ ·

λl λg + λl

¶5

d ) Por la p´erdida de memoria de la exponencial el mundo “comienza” cuando el tipo inicia su ida al ba˜ no. Por otro lado, debido a la suma de procesos de Poisson, el proceso de llegada de pacientes al consultorio ser´a en s´ı un proceso de Poisson de tasa λg + λl , y por lo tanto Y, el tiempo de llegada entre clientes, seguir´a una distribuci´on exponencial de par´ametro λg + λl . Entonces el tiempo m´aximo, T ∗ , de demora debe ser tal que : ∗

P [Y ≥ T ∗ ] = e−(λg +λl )·T = 0,95 Entonces: T∗ = − ¥ 11.

ln(0,95) λg + λl

a) Sea T = el tiempo que falta para que el pr´oximo auto cruce. P [Pasar de inmediato]

=

P [Primer auto demora m´as que τ ]

= P [T > τ ] = 1 − F (τ ) =

e−λτ

16 b) Derivaremos esta densidad a partir de la distribuci´on acumulada. Nos piden: P [T < t ∧ T < τ ] P [T < τ ]

P [T < t|T < τ ] = Donde

½ P [T < t ∧ T < τ ] =

Entonces:

P [T < t] 1

( P [T < t|T < τ ] =

P [T 0, entonces s=∞. ¥ 18.

a) Para que esto ocurra el tiempo entre cada uno de los 6 u ´ltimos 6 goles debe ser superior a B (notar que la probabilidad de ver el primer gol es 1). Sean xi = tiempo entre el gol (i-1)-´esimo y el i-´esimo. Entonces: P (ver los 7 primeros goles) = P (x2 > B, x3 > B, ..., x6 > B, x7 > B) = (e−λB )6 = e−6λB b) Sea Yi el tiempo trascurrido entre el (i-1)-´esimo gol observado y el i-´esimo gol observado. De esta manera tenemos que: Y1 → exp(λ) Yi → exp(λ) ∀i 6= 1 Entonces sea SN el tiempo en que vemos el N-´esimo gol. Sn =

N X

Yi ⇒ SN − (N − 1)B → Gamma(N, λ)

i=1

De lo anterior, y sabiendo que P (SN ≤ t) = P (R(T ) ≥ N )1 se concluye que: Z P (R(T ) ≥ N ) = 0

t−(n−1)B

λN · tN −1 · e−λt ∂t (n − 1)!

¥ 19. Sea x(t)= N´ umero de clientes en el sistema en el instante t. Sea N(t)= N´ umero de personas que han llegado al sistema hasta t. Notemos que:

P (x(t) = j) =

∞ X n=j

P [x(t) = j|N (t) = n] ·

e−λt (λt)n n!

Un cliente que llega en un instante s (0 ≤ s ≤ t) tiene una probabilidad de estar en el sistema igual a 1 − G(t − s) Condicional a que N (t) = n el instante de llegada de las n personas se distribuyen U(0,t) tenemos que la probabilidad de que una de estas personas se encuentre en el sistema es: Z t 1 − G(t − s)∂s p= t 0 independiente del resto. 1 Identidad

valida para cualquier proceso de conteo

23 Entonces: P [x(t) = j|N (t) = n] =

n! pj (1 − p)n−j j!(n − j)!

Remplazando en la expresi´on inicial tenemos que: P (x(t) = j)

=

∞ X n=j

n! e−λt (λt)n pj (1 − p)n−j · j!(n − j)! n!

P (x(t) = j)

=

∞ e−λt·p (λ · t · p)j X e−λt·(1−p) (λ · t · (1 − p))(n−j) · j! (n − j)! n=j

P (x(t) = j)

=

e−λt·p (λ · t · p)j j!

Es decir x(t) → P oisson(λtp) ¥ 20. Sea v la velocidad del auto entrando en el tiempo t, por lo que se tiene que el tiempo de viaje a velocidad v ser´a tv = Lv donde L es el largo de la carretera. L Si definimos G como la distribuci´on del tiempo de viaje, y dado que T ≡ X es el tiempo de viaje L cuando la velocidad es X, se tendr´a que G(x) = 1 − F ( x ), con F la distribuci´on de la velocidad.

Consideremos un evento a un auto que entra a la carretera, el que contaremos si se encuentra con el auto entrando en t. Independiente de los dem´as, un evento ocurriendo en un instante s con s < t (auto entrando a la carretera en s) ser´a contado con probabilidad P [s + T > t + tv ]. De la misma manera, un evento ocurriendo en un instante s con s > t ser´a contado con probabilidad P [s + T < t + tv ]. As´ı, se puede escribir la probabilidad que un evento que   1 − G(t + tv − s) G(t + tv − s) p(s) =  0

ocurre en un instante s sea contado como: si s < t, si s > t, en otros casos.

De esta manera el n´ umero de encuentros de un auto ingresando en t ser´a un proceso de Poisson filtrado tal que: Z ∞ Z t Z t+tv λ p(s)ds = λ [1 − G(t + tv − s)]ds + G(t + tv − s)ds 0 0 t Z t+tv Z tv = λ [1 − G(y)]dy + G(y)dy tv

0

Ahora s´olo basta con minimizar esta expresi´on derivando e igualando a 0. ½ Z ∞ ¾ h i d λ p(s)ds = λ [1 − G(t + tv )] − [1 − G(tv )] + G(tv ) dtv 0 Donde se tiene que G(tv ) = 12 dado que cuando t tiende a infinito G(t + tv ) ≈ 1. De esta manera, el ´optimo tiempo de viaje es el tiempo medio, y por lo tanto la velocidad que minimiza los encuentros es la velocidad media. ¥ 21. Divisi´on de procesos de Poisson: N (t) = N´ umero total de votantes que llegan hasta tiempo t NA (t) = N´ umero total de votantes que llegan hasta tiempo t y votan por candidato A

24 NB (t) = N´ umero total de votantes que llegan hasta tiempo t y votan por candidato B p = Probabilidad que un votante elija al candidato A

P [NA (t) = n]

= = =

=

∞ X

P [NA (t) = n / N (t) = k] · P [N (t) = k]

k=0 ∞ X

P [NA (t) = n / N (t) = k] · P [N (t) = k]

k=n ∞ X

e−λt (λt)k k! pn · (1 − p)k−n (k − n)!n! k! k=n ³ ´k−n ∞ +n e−λt (λt)n X (1 − p)λt n! (k − n)! k=n | {z } e(1−p)λt

=

e

−λpt

n

(λpt) n!

à Poisson(λp)

Distribuci´on condicional de los tiempos de llegada: X1 = Tiempo en que se produce la primera llegada, condicional a que de [0, t] hay una llegada

P [X1 ≤ s/ N (t) = 1)

=

P [X1 ≤ s ∧ N (t) = 1] P [N (t) = 1]

=

e−λs λse−λ(t−s) s = −λt e λt t

0≤s≤t

Luego, condicional a que hay una llegada en el intervalo [0, t] el tiempo en que esta ocurre sigue una distribuci´on U[0, t]. a) Alternativa 1: P [NA (10) = n / N (10) = 1000]

=

P [NA (10) = n ∧ N (10) = 1000] P [N (10) = 1000]

=

P [NA (10) = n] · P [NB (10) = 1000 − n] P [N (10) = 1000]

=

e−λA ·10 (λA ·10)n e−λB ·10 (λB ·10)1000−n · n! (1000−n)! e−λ·10 (λ·10)1 000 1000!

=

1000! · (1000 − n)!n!

= Alternativa 2:

µ

¶n µ ¶1000−n λA λB λ λ µ ¶1000 1000! 1 · n≥0 (1000 − n)!n! 2

25 Pensar directamente en una binomial. Si la probabilidad que c/u de los 1000 que llegaron, independiente de los dem´as, vote por el candidato A es p, tenemos que: µ ¶1000 1000! 1000! 1 n 1000−n P [NA (10) = n / N (10) = 1000] = ·p (1−p) = · (1000 − n)!n! (1000 − n)!n! 2

n≥0

umero de votantes del candidato A que llegan en las primeras 4 horas de b) Llamemos NA4 al n´ votaci´on. Alternativa 1: P [NA4 = n / N (10) = 1000]

= =

Donde N ?

Ã

P [NA (4) = n ∧ N (6) + NB (4) = 1000 − n] P [N (10) = 1000] P [NA (4) = n] · P [N ? (6) = 1000 − n] P [N (10) = 1000] 4 Poisson de tasa λ 3

=

(2λ)n ·e−2λ (8λ)1000−n ·e−8λ · (1000−n)! n! (10λ)1000 ·e−10λ 1000!

=

1000! · (1000 − n)!n!

=

µ ¶n µ ¶1000 2 8 · 8 10 µ ¶n µ ¶1000−n 1000! 1 4 · · (1000 − n)!n! 5 5

Notar que si se consideran 2 procesos independientes N1 (t) Ã Poisson(λ) y N2 (t) Ã Poisson( λq ) se tendr´a que P [N1 (t) = k] = P [N2 (qt) = k], por lo que es posible ajustar “el reloj” del proceso NB (4) para sumarlo con N (6). Alternativa 2: La probabilidad que una persona llegue en las primeras 4 horas y vote por el candidato A, dado 4 que lleg´o en las primeras 10 ser´a p = 10 · 12 = 15 . Con esto se tiene que P [NA4

1000! = n / N (t) = 1000] = (1000 − n)!n!

µ ¶n µ ¶1000−n 1 4 5 5

c) Los votantes llegan de acuerdo a un proceso de Poisson de tasa λ, por lo que si T es el tiempo en que llega el primer votante se tendr´a: P [T > t] = P [N (t) = 0] = e−λt

Por lo que T Ã exp(λ)

De la misma manera, el tiempo TA hasta que llega el primer votante tipo A sigue una exponencial de par´ametro λ2 . d ) Llamaremos P [NBn ] a la probabilidad que lleguen n votantes para el candidato B antes del primero para A y TA al instante en que llega el primer votante para el candidado A. Alternativa 1: P [NBn ]

µ ¶n µ ¶ µ ¶n+1 1 1 1 = = · 2 2 2

26 Alternativa 2:

Z P [NBn ] =

∞

0

Z = = =

P [NBn / TA = t] · fTA (t)dt

∞

(λB t)n e−λB t · λA e−λA t dt n! 0 Z ∞ ¡ λ ¢n − λ2 t e λ λ 2t · e− 2 t dt n! 2 0 ¡ λ ¢n+1 Z ∞ µ ¶n+1 n n+1 −λt t λ e 1 2 dt = n+1 λ n! 2 0

e) P [Inversi´on] = =

P [Inversi´on / Anterior vota A] · P [Anterior vota A] + P [Inversi´on / Anterior vota B] · P [Anterior vota B] 1 1 1 1 1 · + · = 2 2 2 2 2

Ahora tenemos un proceso de llegadas de votantes Poisson de tasa λ y si contamos el n´ umero de inversiones podemos notar que ser´a el mismo proceso de Poisson “filtrado” por la probabilidad que una llegada sea una inversi´ on. De esta manera el tiempo entre 2 inversiones consecutivas seguir´a una distribuci´on exponencial de tasa λ · P [Inversi´on] = λ2 . ¥ 22. Sea N[a,b] (t)= n´ umero de autos en el tramo [a, b] en el instante t.

P (N[ab] (t) = k) =

∞ X

P (N[ab] (t) = k|N (t) = n) · P (N (t) = n)

n=k

Un auto que entra a la carretera en el instante s y elige una velocidad vi , se encontrar´a en el tramo [a, b] en t siempre y cuando: vi (t − s) ≥ a ∧ vi (t − s) ≤ b ⇒

a b ≤ vi (t − s) (t − s)

Luego la probabilidad que un auto llegado en s est´e en [a, b] en t es: Z P (s, t) =

b (t−s) a (t−s)

F (vi )dvi

Luego, un auto que llega en un instante cualquiera estar´a en el intervalo con la siguiente probabilidad: Z 0

t

P (t) 1 P (s, t)ds = t t

Entonces el n´ umero de autos en el intervalo es: P (N[a,b] (t) = k) =

(λP (t))k e−λP (t) k!

27 ¥ 23.

a) D puede ser escrito de la siguiente forma: N (t)

D(t) =

X

Di e−(t−Si )

i=1

donde Si denota el tiempo de arribo del i-´esimo shock. De esta forma tendremos que: N (t)

E[D(t)] =

E[

X

Di e−(t−Si ) ]

i=1

= = =

∞ X n=0 ∞ X n=0 ∞ X

N (t)

E[

X

Di e−(t−Si ) |N (t) = n] ·

i=1

E[

n X

Di e−(t−Si ) ] ·

i=1

(λt)n · e−λt n!

(λt)n · e−λt n!

n X (λt)n · e−λt E[D] · e−t · E[ e Si ] · n! n=0 i=1

Donde se ha utilizado la independencia de los Di y el proceso de conteo. Ahora si se considera que cada uno de los Si se distribuye uniforme entre 0 y t, se tendr´a que: E[D(t)]

= = =

∞ X n=0 ∞ X n=0 ∞ X

E[D]e−t nE[eUi ] · Z

t

E[D]e−t n

[ 0

E[D]e−t n

n=0

(λt)n · e−λt n!

es ds (λt)n · e−λt ]· t n!

[et − 1] (λt)n · e−λt · t n!

=

∞ (λt)n · e−λt E[D](1 − e−t ) X n· t n! n=0

=

E[D](1 − e−t ) · λ

b) Propuesto! ¥ 25.

a) P [2 o m´as eventos en alg´ un subintervalo]

≤

k X

P [2 o m´as eventos en el subintervalo i-´esimo]

i=1

Ocupando la definici´on (2)

= =

t k · o( ) k o( t ) t · tk k

⇒

l´ım t ·

k→∞

o( kt ) t k

=0

28 b) P [N (t) = n]

De esta manera N (t)

=

P [En n de los k intervalos ocurra 1 evento] µ ¶n µ ¶k−n k! t t t t = · λ + o( ) · 1 − λ − o( ) (k − n)!n! k k k k t t à Binomial(k, λ + o( )) k k

c) Primero veamos cu´al es la esperanza de N (t) en el l´ımite: h i h o( t ) i t t l´ım E N (t) = l´ım k · λ + o( ) = l´ım λt + t · tk = λt k→∞ k→∞ k→∞ k k k Ahora recordemos que Binomial(n, p) à Poisson(λ) con n · p = λ en el l´ımite n à ∞, p à 0. P [N (t) = n] =

= = Tomando el l´ımite l´ım P [N (t) = n] =

k→∞

µ ¶k λt t 1− − o( ) k→∞ k k l´ım

=

ocupando l’Hˆopital = De esta manera l´ım P [N (t) = n] =

k→∞

¥ 26.

k · (k − 1) · (k − 2) · · · (k − n + 1) · n!

µ

¶n µ ¶k−n λt t λt t + o( ) · 1− − o( ) k k k k

¢ µ ¶n ¡ t k 1 − λt o( kt ) k · (k − 1) · (k − 2) · · · (k − n + 1) k − o( k ) · λt + t · t ·¡ ¢ t n n! · k n 1 − λt k k − o( k ) ¢ µ ¶n ¡ t k 1 − λt o( kt ) 1 kk−1k−2 k−n+1 k − o( k ) ··· · λt + t · t ·¡ ¢ t n n! k k k k 1 − λt k k − o( k ) k→∞ µ ¶k 1 λt t n · 1 · (λt) · l´ım 1 − − o( ) k→∞ n! k k h i λt t e

l´ımk→∞

ln(1−

k 1 k

−o(

k

))

e−λt (λt)n −λt ·e n!

a) Nos limitaremos a calcular q(t), la probabilidad que un auto cualquiera haya tenido que esperar. Para esto vemos que esta misma probabilidad condicionada en el instante de llegada toma la siguiente forma (se supone que el sem´aforo parte en verde): ½ P (s) =

1 0

t ∈ [(2n − 1) · A, 2n · A] para alg´ un n ∈ {1, ...} t ∈ [2n · A, (2n + 1) · A] para alg´ un n ∈ {0, 1...}

De esta forma es directo ver que: ½ q(t) =

(n−1)·A+t−(2n−1)·A t n·A t

t ∈ [(2n − 1) · A, 2n · A] para alg´ un n ∈ {1, ...} t ∈ [2n · A, (2n + 1) · A] para alg´ un n ∈ {0, 1...}

Entonces podemos afirmar que X(t) sigue un proceso de poisson de tasa (λt · q(t)).

29 b) Mediante la misma l´ogica anterior tendremos que: ½ q(t) =

t−(2n−1)·A t

0

t ∈ [(2n − 1) · A, 2n · A] para alg´ un n ∈ {1, ...} t ∈ [2n · A, (2n + 1) · A] para alg´ un n ∈ {0, 1...}

Entonces podemos afirmar que X(t) sigue un proceso de Poisson de tasa (λt · q(t)). c) Claramente el costo del ciclo ser´a el costo del sem´aforo rojo para los de la calle x m´as el costo del sem´aforo rojo para los de la calle y. Entonces: E[Costo calle x]

= =

∞ X n=0 ∞ X

E[Costo calle x|Nx (A) = n] · P [Nx (A) = n] n

n=0

= λx A

A·M · P [Nx (A) = n] 2

A·M 2

Donde el t´ermino para E[Costo calle x|Nx (A) = n] viene del hecho que las llegadas condicionales de Poisson se distribuyen (id´enticas) uniformes en el intervalo que condiciona y que si un autom´ovil llega en el instante s, se incurrir´a en un costo de M · (A − s). De la misma forma:

E[Costo calle y]

= =

∞ X n=0 ∞ X

E[Costo calle y|Ny (B) = n] · P [Ny (B) = n] n

n=0

=

λy B

B2 · M · P [Ny (B) = n] 3

B2 · M 3

Donde el t´ermino para E[Costo calle x|Ny (B) = n] viene del hecho que las llegadas condicionales de poisson se distribuyen (id´enticas) uniformes en el intervalo que condiciona y que si un autom´ovil llega en el instante s, se incurrir´a en un costo de M · (B − s)2 . Entonces: A2 · M (C − A)3 · M + λy 2 3 d ) La idea es derivar e igualar a 0, siempre y cuando el resultado sea coherente (A este entre 0 y C). E[Costos] = λx

dE[Costos] = λx A · M − λy (C − A)2 · M = 0 ⇒ A∗ dA ¥ 28.

a) El proceso combinado {N1 (t)+N2 (t); t ≥ 0} es un proceso de poisson de tasa λ1 +λ2 y cada llegada 1 pertenece a N1 (t) indep. con probabilidad λ1λ+λ . Entonces para que el n´ umero de llegadas del 2 proceso N1 (t) sean n tiene que darse que la llegada del primer proceso le “gane” a la del segundo exactamente n veces y que luego “pierda”. Esto es: P [N = n] = (

λ2 λ1 )n · λ1 + λ2 λ1 + λ2

30 umero de llegadas de N1 (t) en [0, τ ]: b) Simplemente buscamos la distribuci´on del n´ P [N1 (t) = n] =

e−λτ (λτ )n n!

c) Sea R = n llegadas en primer periodo ON, y τ = tiempo de t´ermino del primer periodo ON. Entonces buscamos: fτ |R (t|R)dt = P [t ≤ τ ≤ t + dt|R] =

P [R|t ≤ τ ≤ t + dt] · P [t ≤ τ ≤ t + dt] P [R]

Pero de las partes anteriores y de la distribuci´on exponencial del tiempo entre arribos del segundo proceso se tendr´a que: fτ |R (t|R)dt = =

(λ1 t)n e−λ1 t n! 1 ( λ1λ+λ )n 2 −(λ1 +λ2 )t

e

· λ2 e−λ2 t ·

λ2 λ1 +λ2

dt

· (λ1 + λ2 )n+1 tn n!

Es decir se distribuye de acuerdo a una gamma(n + 1, λ1 + λ2 ) d ) Condicionaremos sobre la primera llegada del proceso combinado N1 (t) + N2 (t). E[Xa ] = = = =

E[Xa |N1 (t)primero] · P [N1 (t)primero] + E[Xa |N2 (t)primero] · P [N2 (t)primero] 1 λ1 1 1 λ2 · +[ + + E[Xa ]] · λ1 + λ2 λ1 + λ2 λ1 + λ2 λ2 λ1 + λ2 1 λ2 λ1 ·[ + + 1] λ1 λ1 + λ2 λ1 + λ2 2 λ1