Aplicacion de Distribucion Exponencial

Distribución exponencial La distribución exponencial es el equivalente continuo de la distribución geométrica discreta. Esta ley de distribución describe procesos en los que: Nos interesa saber el tiempo hasta que ocurre determinado evento, sabiendo que, el tiempo que pueda ocurrir desde cualquier instante dado t , hasta que ello ocurra en un instante t f f , no depende del tiempo transcurrido anteriormente en el que no ha pasado nada. Ejemplos de este tipo de distribuciones son: 





El tiempo que tarda una partícula radiactiva en desintegrarse. El conocimiento de la ley que sigue este evento se utiliza en Ciencia para, por ejemplo, la datación de fósiles o cualquier materia orgánica mediante la técnica del carbono 14, C 14; El tiempo que puede transcurrir en un servicio de urgencias, para la llegada de un paciente; En un proceso de Poisson donde se repite sucesivamente un experimento a intervalos de tiempo iguales, el tiempo que transcurre entre la ocurrencia de dos sucesos consecutivos sigue un modelo probabilístico exponencial. Por ejemplo, el tiempo que transcurre entre que sufrimos dos veces una herida importante.

Concretando, si una v.a. continua función de densidad es

X 

distribuida a lo largo de

, es tal que su

se dice que sigue una distribución exponencial de parámetro

Figura: Función de densidad, f , de una

.

,

.

Un cálculo inmediato nos dice que si x >0,

luego la función de distribución es:

Figura: Función de distribución, F , de

, calculada como el área que deja por debajo de sí la función de densidad.

Para calcular el valor esperado y la varianza de la distribución exponencial, obtenemos en primer lugar la función característica para después, derivando por primera vez

y derivando por segunda vez, Entonces la varianza vale

APLICACIONES Ejemplo 1 Se sabe que el tiempo de espera una persona que llama a un centro de atención al público para ser atendido por un asesor es una variable aleatoria exponencial con μ = 5 minutos. Encuentre la probabilidad de que una persona que llame al azar en un momento dado tenga que esperar: f(x) = F(x)= a. A lo sumo 5 minutos.

P(X < 5) = F(5) = 1- e-1 = 1 -0.3679 = 0.6321=63.21%

b. Al menos 10 minutos.

P(X > 10) = 1- F(10) = 1  – [1-e-2] = e-2 = 0.1353=13.53% c. Entre 3 y 10 minutos.

P(3 < X < 10) = F(10)  – F(3) = [1-e-2] - [1-e-0.6] = e-0.6 - e-2 = 0.4135=41.35% Ejemplo 2

Se sabe que el kilometraje, en miles de kilómetros, que un autobús recorre antes de que se someta a una reparación del motor sigue una distribución exponencial con μ = 80. a. Si se tiene una flota de 300 autobuses, ¿cuántos se esperaría que se sometieran a reparación antes de los 60, 000 Km? R/ 158 b. ¿Cuál es la probabilidad de que un autobús recorra más de 100,000 Km. antes de someter el motor a reparación? R/ 28.65%

Ejemplo 3 La Internet Magazine supervisa a los proveedores de servicios de internet y proporciona estadísticas de su desempeño. El tiempo promedio para descargar una página Web para PSI gratuitos es aproximadamente 20 segundos para páginas web europeas. Suponiendo que el tiempo para descargar una pagina web sigue una distribución exponencial. a. Cual es la probabilidad de que tome menos de 10 segundos en descargar una pagina. b. Cual es la probabilidad que tome más de 30 segundos en descargar una pagina. c. Cual es la probabilidad que tome entre 10 y 30 segundos.

Ejemplo 4 El tiempo entre llegadas de vehículos a una intersección particular sigue una distribución de probabilidad exponencial con una media de 12 segundos. a. Dibuje esta distribución de probabilidad exponencial. b. Cual es la probabilidad de que el tiempo entre la llegada de vehículos sea de 12 segundos. c. Cual es la probabilidad de que el tiempo sea de 6 segundos o menos. Ejemplo 5 El periodo de vida en años de un interruptor eléctrico tiene una distribución exponencial con un promedio de falla de μ=2 años ¿cual es la probabilidad de que al menos ocho de 10 de tales interruptores, que funcionan independientemente, fallen después del tercer año? Si el promedio de fallos es 2 años sabemos que E(X)=1/λ Por lo tanto 2=1/λ y λ=1/2=0.5 las fórmulas de la exponencial es f(x) = λ*exp(-λ*x) P(X3) = 1-P(X10)= 1 – P(t