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Mensajes - lex

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Buenas agradezco de antemano, si me pueden orientar con el siguiente problema.

Se venden camisetas de un equipo de fútbol. El vendedor tiene las mismas probabilidades de que le demanden 200 o 400 camisetas en cada partido. Cada vez que hace un pedido desde China paga 500 dólares por pedido más 5 dólares por cada camiseta que pide. Vende cada camiseta a 8 dólares y por cada una que no vende en el juego estima un costo de retención o inventario de 2 dólares. Después de cada juego sólo puede almacenar una cantidad máxima de 400 camisetas hasta el juego siguiente.
Suponiendo que solo compra camisetas si el inventario se agota y el número de cada pedido debe ser en múltiplos exactos de 100. Determine la política óptima que maximice la ganancia esperada para los próximos 3 juegos.
Suponer que las camisetas que sobran en el tercer juego tienen un valor de 6 dólares y que al inicio no tiene camisetas.

Del enunciado anterior se puede deducir lo siguiente:

\( S_n \) Cantidad de inventario al inicio de la etapa \( n \)
\( X_n \) Variable de decisión la cual indica la cantidad de camisetas a comprar en la etapa \( n \)
\( S_1=0 \)
\( S_n\leq{400} \)
\( X_n\leq{600} \)
\( f_4^{*}(S_n + X_n -d_n)=6S_4 \)


Se requiere definir la función a optimizar y además resolver el problema de programación dinámica probabilista que se plantea.

 

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Buenas Masacroso gracias por tu respuesta.
Se me esta haciendo muy dificil comprender este tema.

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Buenas tengo muchas dudas con el siguiente ejercicio, si me pueden orientar lo agradecería mucho.

Si \( Y_1,\, Y_2, \cdots ,\, Y_{10} \) es una muestra aleatoria de una distribución normal con media cero y varianza uno.

  • ¿Cuál es la distribución de \( W=\displaystyle\frac{(Y_1+Y_6)}{\sqrt[ ]{Y_{2}^{2}+Y_{3}^{2}}} \)?
  • ¿Cuál es la distribución de \( U=\displaystyle\sum_{i=1}^5{(Y_i-\overline{Y_1})^2}+ \sum_{i=6}^{10}{(Y_i-\overline{Y_2})^2}  \)?, con \( \overline{Y_1}=\displaystyle\sum_{i=1}^{5}{Y_i} \)    y 
      \( \overline{Y_2}=\displaystyle\sum_{i=6}^{10}{Y_i} \)


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Teoría de la Medida - Fractales / f en \[L^p([0,1)) \]
« en: 01 Diciembre, 2021, 09:10 pm »
Sea el intervalo \( [0,1) \) dotado de la medida de Lebesgue. Probar que si \( f \) esta en \( L^p([0,1)) \), \( p\in [1,\infty) \) existen \( f_k \in \bigcup_{n\geq{1}}{E_n} \) tal que:

\( \lim_{k \to \infty} \left\|{f-f_k}\right\|_p=0 \)

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Muchas Gracias Luis.

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Sea el intervalo \( [0,1) \) dotado con la medida de Lebesgue. Dado \( n\geq{1} \), denotamos como \( E_n \) al conjunto de funciones en \( [0,1) \) que son constantes en los intervalos diadicos de longitud \( 2^{-n} \), esto quiere decir que \( E_n \) son las funciones que se pueden escribir en la forma:
\( f:= \displaystyle\sum_{m=1}^{2^{n}} \beta_m \mathbb{1}_{[(m-1)2^{-n}, m2^{-n}]} \)
donde \( (\beta_m)_{m=1}^{2^n} \) son numeros reales. Definimos el conjunto
\( \mathcal{A}:=\left\{{ A \subset{[0,1) }: \mathbb{1}_A \in E_n}\right\} \)
(o equivalente \( A_n \) es la unión de intervalos diadicos de longitud \( 2^{-n} \)).

a) Demuestre que \( E_n \) es un espacio vectorial en \( \mathbb{R} \) y dar su dimensión

b) Demuestre que \( \mathcal{A}_n \) es un álgebra


Para la primera parte tengo la idea que toda función puede ser escrita como una combinación lineal de funciones constantes en \( [m2^{-n},(m+1)2^{-n}] \) y dichas funciones son linealmente independientes, entonces la dimensión será \( 2^{n} \), no se si estoy por la vía correcta.

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Teoría de la Medida - Fractales / Re: Convergencia en \[ L^p ([0,1])\]
« en: 01 Diciembre, 2021, 07:02 pm »
Buenas Luis gracias por la respuesta, siempre acertados tus comentarios. La idea de la primera parte era estudiar los casos con \( \alpha \), tenia la duda. Ahora intentare redactar todo y muestro como quedo la parte final que debo continuar.

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Teoría de la Medida - Fractales / Convergencia en \[ L^p ([0,1])\]
« en: 30 Noviembre, 2021, 10:55 pm »
Buenas, todavía no veo bien como probar esto, alguna orientación sera de mucha ayuda.

Se considera el intervalo \( [0,1] \) dotado de la medida de Lebesgue. Dado \( \alpha \in \mathbb{R} \), considerese \( f_n^{(\alpha)} \) la sucesión de funciones en \( [0,1] \) definida por \( f_n^{(\alpha)}(x)= n^{\alpha}x^{n} \). Probar que para todo \( \alpha \in \mathbb{R} \), \( f_n^{(\alpha)} \) converge casi siempre en \( [0,1] \) e identificar el límite. Ahora para cada \( p \in [1, \infty] \), identificar los valores de \( \alpha \) para los cuales \( f_n^{(\alpha)} \) converge en \(  L^p ([0,1]) \)

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Probabilidad / Re: Cadena de Markov a Tiempo Discreto
« en: 30 Octubre, 2021, 12:34 am »
Buenas masacroso, gracias por responder.

A ver si entiendo enumerando los estados. Como van desde 0 hasta 4.
Seria el Estado 0 es que ese día no trabaje, y los Estados i con i=1,...,4, es que trabaje a los cuatro clientes distintos.

Ahora lo que no logro entender es las transiciones de la cadena.

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Probabilidad / Cadena de Markov a Tiempo Discreto
« en: 29 Octubre, 2021, 11:37 pm »
Hola buenas, el inconveniente que tengo acá es al momento de definir los estados del siguiente planteamiento, creo que definiendo los estados podría responder las preguntas que se me plantean.

GG cuida del jardín de 4 personas. El último día de la semana GG llama a sus 4 clientes y les pregunta si desearán que trabaje en el jardín de sus casas durante la semana siguiente. De esta forma, GG asigna 1 día a cada uno de sus clientes. Con la idea de planificar mejor su tiempo durante el mes, GG ha decidido analizar su cuaderno de visitas de los últimos años. En base a lo anterior, obtuvo la siguiente información:

-Los clientes nunca contratan servicios 2 semanas consecutivas.
-Si un cliente no lo ha contratado durante la semana en que llama, 2/3 de las veces lo contratan para la semana siguiente.

GG desea responder las siguientes preguntas:

A) ¿Cómo puede estimar los días que trabajará durante una semana, tomando en cuenta los días que trabajó la semana anterior? (Tomar como ejemplo que trabajó 2 días la semana anterior)

B) Si en una semana no trabaja, no podría pagar sus cuentas si vuelve a no trabajar durante alguna de las 3 semanas siguientes ¿debe preocuparse de que esto pueda ocurrir?

C) Durante las semanas de 4 clientes, dado que tiene 3 días libres y un exceso de dinero, GG aprovecha su tiempo libre y gasta su dinero viajando al down town de Los Ángeles para ver partidos de los Lakers en el Staples Center. ¿Cada cuánto tiempo, en promedio, irá a GG a ver a los Lakers? Si durante una semana trabajo 3 días, ¿en cuantas semanas más podrá ver un partido de los Lakers?

D) Durante esta semana, que es la tercera del mes, trabajó 2 días. No tiene ahorros y debe pagar US\$500 de gastos de fin de mes más US\$100 para mantenerse. ¿Cuánto debería cobrar a los clientes para esperar poder pagar la deuda?

E) GG desea ir a pasar una semana a Kirkwood, CA. Para esto debe esperar a tener libre una semana completa. La semana pasada tuvo 1 cliente. ¿En cuantas semanas más se espera que pueda visitar el centro de ski?

F) Durante la primera semana del mes de febrero del año 2025 se realizará el Super Bowl XLVII en la ciudad de New Orleans. Los tickets han salido hoy a la venta y se sabe que dentro de un mes ya estarán agotados. GG calcula que necesitará al menos 5 días libres para realizar el viaje ¿Debería comprar los tickets?

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Probabilidad / Re: Proceso de Poisson
« en: 29 Octubre, 2021, 11:29 pm »
Hola Luis, siempre al leerte todo parece sencillo, pero de verdad no veía como plantearlo, me parece que si esta correcto.

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Probabilidad / Re: Proceso de Poisson
« en: 29 Octubre, 2021, 07:01 am »
Buenas veamos como va quedando la cosa.

En un futuro no muy lejano usted se quiere sumar a una tendencia eco-social denominada "Foros del Rincón", que consiste en comer sólo frutas que han caído naturalmente (por sí solas) de los árboles.

Para emprender en ese mundo, usted quiere hacer uso de los árboles frutales que hay en una parcela de una región a la que se tiene acceso, y que ya están en temporada de cosecha.

Primeramente, se quiere analizar en vender al estilo "Foros del Rincón" las frutas de sus manzanos y perales. Usted estima que las manzanas caen naturalmente siguiendo un proceso de Poisson de tasa de 10 manzanas por hora, mientras que las peras caen siguiendo un proceso de Poisson de tasa 5 peras por hora.

Spoiler
Para Resolver este tipo de Problema se define lo siguiente:

\( N_m \): Cantidad de manzanas que caen \( \sim{Poisson}(10) \) [Manzanas/Hora]

\( N_p \): Cantidad de peras que caen \( \sim{Poisson}(5) \) [Peras/Hora]

\( N \): Cantidad de frutas que caen \( \sim{Poisson}(15) \) [frutas/Hora]

\( T_m \): Tiempo entre caídas de las manzanas \( \sim{Exponencial}(10) \) [manzanas/Hora]

\( T_p \): Tiempo entre caídas de las peras \( \sim{Exponencial}(5) \) [peras/Hora]

\( T \): Tiempo entre caídas de las frutas \( \sim{Exponencial}(15) \) [frutas/Hora]
[cerrar]

a) ¿cuál es la probabilidad que la primera fruta que caiga sea una manzana?

Spoiler
Sean \( T_m, T_p \), 2 variables exponenciales de parámetros \( \lambda_m, \lambda_p \) e independientes entre si. Se define la V.A \( S \) como el tiempo Transcurrido hasta que ocurra alguno de los eventos \( m, p \):
\( S=\min(T_m,T_p) \)
Entonces se tiene que \( S \) también se distribuye de forma exponencial con parámetro:
\( \lambda= \lambda_m+\lambda_p \)
Además, se tiene que, \( \mathbb{P}(S=T_m)=\displaystyle\frac{\lambda_m}{\lambda} \), corresponde a la probabilidad de que el evento \( m \), sea el primero de los 2 eventos en ocurrir. Por tanto

\( \mathbb{P}(S=T_m)=\displaystyle\frac{10}{10+5}=\displaystyle\frac{10}{15}\approx{0,66} \)
[cerrar]

b) ¿cuál es la probabilidad que la primera fruta caiga después de 5 minutos?

Spoiler
Sean \( T_m, T_p \), 2 variables exponenciales de parámetros \( \lambda_m, \lambda_p \) e independientes entre si. Se define la V.A \( S \) como el tiempo Transcurrido hasta que ocurra alguno de los eventos \( m, p \):
\( S=\min(T_m,T_p) \)
Entonces se tiene que \( S \) también se distribuye de forma exponencial con parámetro:
\( \lambda= \lambda_m+\lambda_p \)
Ahora, se tiene que \( \mathbb{P}(S>\displaystyle\frac{5}{60}) \), será la probabilidad de que ocurra que luego de 5 minutos caiga una manzana o una pera. Por tanto

\( \mathbb{P}(S>\displaystyle\frac{5}{60})=\mathbb{P}(T_m>\displaystyle\frac{5}{60}, T_p>\displaystyle\frac{5}{60})=
\mathbb{P}(T_m>\displaystyle\frac{5}{60})\mathbb{P}(T_p>\displaystyle\frac{5}{60})=e^{-(\lambda_m+\lambda_p)(5/60)}=e^{-15(5/60)}=e^{-5/4}\approx{0,2865}
 \)

[cerrar]

c) ¿cuál es la probabilidad que la segunda manzana caiga despues de 10 minutos?

Spoiler
\( \mathbb{P}(T_m>(10/60) | T_m>0)=\displaystyle\frac{e^{-10(10/60)}}{e^{-10(0)}}=e^{-10(10/60)}=e^{-10/6}\approx{0,1888} \)
[cerrar]

d) Si se sabe que cayeron exactamente 9 manzanas en 1 hora, ¿ cuál es la probabilidad que hayan caído exactamente 2 manzanas en los primeros 10 minutos de dicha hora?
Spoiler
Se quiere calcular \( \mathbb{P}(N_m(10)=2 | N_m(60)=9) \)
Luego:
\( \mathbb{P}(N_m(10)=2 | N_m(60)=9)=\displaystyle\frac{\mathbb{P}(N_m(10)=2, N_m(60)=9)}{\mathbb{P}(N_m(60)=9)}=
\displaystyle\frac{\mathbb{P}(N_m(10)=2, N_m(60)-N_m(10)=7)}{\mathbb{P}(N_m(60)=9)}=\displaystyle\frac{e^{-10(10/60)}[10(10/60)]^{2}}{2!}\displaystyle\frac{e^{-10(50/60)}[10(50/60)]^{7}}{7!}\displaystyle\frac{9!}{e^{-9(1)}[10(1)]^{9}}

 \)
[cerrar]

La fruta que cae de los árboles se almacena inmediatamente en cajas con capacidad de 48 frutas (indistintas)

e) ¿En cuánto tiempo se espera llenar una caja ?


f) Considere que a medio día ya ha llenado 2 cajas y la tercera caja tiene 20 peras y 25 manzanas . ¿cuál es la probabilidad que la tercera caja se termine de llenar sólo con peras?

g) El proceso que cuenta las cajas llenas de fruta, ¿es un proceso de Poisson?


Todavía no encuentro de verdad como plantear los otros, estoy un poco desorientado.

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Probabilidad / Re: Proceso de Poisson
« en: 29 Octubre, 2021, 03:49 am »
Gracias Masacroso, Como dices tu intentare de nuevo a ver si doy con la tecla.

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Probabilidad / Proceso de Poisson
« en: 29 Octubre, 2021, 02:03 am »
Buenas Estoy por acá un poco dudoso con este ejercicio a ver si me puedes ayudar.

En un futuro no muy lejano usted se quiere sumar a una tendencia eco-social denominada "Foros del Rincón", que consiste en comer sólo frutas que han caído naturalmente (por sí solas) de los árboles.

Para emprender en ese mundo, usted quiere hacer uso de los árboles frutales que hay en una parcela de una región a la que se tiene acceso, y que ya están en temporada de cosecha.

Primeramente, se quiere analizar en vender al estilo "Foros del Rincón" las frutas de sus manzanos y perales. Usted estima que las manzanas caen naturalmente siguiendo un proceso de Poisson de tasa de 10 manzanas por hora, mientras que las peras caen siguiendo un proceso de Poisson de tasa 5 peras por hora.

Spoiler
Para Resolver este tipo de Problema se define lo siguiente:

\( N_m \): Cantidad de manzanas que caen \( \sim{Poisson}(10) \) [Manzanas/Hora]

\( N_p \): Cantidad de peras que caen \( \sim{Poisson}(5) \) [Peras/Hora]

\( N \): Cantidad de frutas que caen \( \sim{Poisson}(15) \) [frutas/Hora]

\( T_m \): Tiempo entre caídas de las manzanas \( \sim{Exponencial}(10) \) [manzanas/Hora]

\( T_p \): Tiempo entre caídas de las peras \( \sim{Exponencial}(5) \) [peras/Hora]

\( T \): Tiempo entre caídas de las frutas \( \sim{Exponencial}(15) \) [frutas/Hora]
[cerrar]

a) ¿cuál es la probabilidad que la primera fruta que caiga sea una manzana?

Spoiler
\( \mathbb{P}(N_m | N_p=0)= \displaystyle\frac{\mathbb{P (N_m=1 \wedge N_p=0)}}{\mathbb{P (N_p=0)}} \)

Aquí tengo mis dudas no se si este del todo correcto.
[cerrar]

b) ¿cuál es la probabilidad que la primera fruta caiga después de 5 minutos?

Spoiler
\( N\sim{Poisson}(15) [frutas/60 min] \)

\( \mathbb{P}(N(5 min)\geq{1})=1- \mathbb{P}(N(5 min)=0)=1-e^{-5(15/60)} \)
[cerrar]

c) ¿cuál es la probabilidad que la segunda manzana caiga despues de 10 minutos?

Spoiler
\( \mathbb{P}(N_m(10min)\leq{1})= e^{-10(10/60)} \)
[cerrar]

d) Si se sabe que cayeron exactamente 9 manzanas en 1 hora, ¿ cuál es la probabilidad que hayan caído exactamente 2 manzanas en los primeros 10 minutos de dicha hora?

Spoiler
\( \mathbb{P}(N_m(10)=2 | N_m(60)=9) \)
[cerrar]

La fruta que cae de los árboles se almacena inmediatamente en cajas con capacidad de 48 frutas (indistintas)

e) ¿En cuánto tiempo se espera llenar una caja ?

Spoiler
\( T\sim{Exponencial}(15)[Frutas/hora] \)

\( E[T_m + T_p]=E(T_m)+E[T_p]= 2E(T_p)=2(60/15) horas \)
[cerrar]
f) Considere que a medio día ya ha llenado 2 cajas y la tercera caja tiene 20 peras y 25 manzanas . ¿cuál es la probabilidad que la tercera caja se termine de llenar sólo con peras?

g) El proceso que cuenta las cajas llenas de fruta, ¿es un proceso de Poisson?

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Buenas Luis y Fernando

No se si tienes alguna errata. Por ejemplo ese \( B_1 \) que he marcado en rojo. Pero no entiendo la primera igualdad que pones. No veo de donde sale. Curiosamente el resultado final al que llegas es correcto y completa la prueba. Yo llegaría aplicando las Leyes de De Morgan, dos veces y la propiedad distributiva de unión e intersección.   

Si en efecto ahi debería ir \( B_1 \)

Si de verdad estuvo muy enredada mi demostración.

Por otra parte ya observe el desarrollo de la prueba que hizo Fernando, muchas gracias a los dos por sus observaciones

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Probabilidad / Re: Distribución de probabilidad
« en: 12 Octubre, 2021, 06:43 pm »
Hola si Masacroso, hice lectura rápida y no me di cuenta que dices un proceso de Poisson, voy a tratar de montarlo a ver que resulta.

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Probabilidad / Re: Distribución de probabilidad
« en: 12 Octubre, 2021, 06:27 am »
Hola masacroso gracias por responder, en realidad revisando la bibliografia parece, ser un modelo de Markov con tiempo continuo.

Ahora por lo que veo, el tiempo promedio en devolverse el libro se plantea mediante una distribución Exponencial, y el tiempo medio en el cual se solicitan lo libros obedece a una distribución de Poisson, mi problema radica en como formular las ecuaciones. 

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Probabilidad / Distribución de probabilidad
« en: 12 Octubre, 2021, 03:08 am »
Buenas tengo dudas con el siguiente planteamiento, si alguien me puede orientar agradezco la ayuda.

Se tiene 3 libros disponibles en una biblioteca, cada libro prestado dura un tiempo de una semana en devolverse, si los libros se solicitan en un tiempo promedio de 5 días. Encontrar la probabilidad de que en una semana haya al menos 2 libros disponibles.

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Teoría de la Medida - Fractales / Re: \[\sigma\]-álgebra en \[A\]
« en: 05 Octubre, 2021, 11:43 am »
 :aplauso: Gracias Masacroso

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Saludos, Gracias Luis

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