Inferencia y predicción en colas con ingresos o servicios en grupos

• Autores: David Valentín Conesa Guillén
• Directores de la Tesis: Carmen Armero Cervera (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de València ( España ) en 2000
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: María Jesús Bayarri García (presid.) , Antonio López Quílez (secret.) , Juan Antonio Cano Sánchez (voc.) , David Ríos Insua (voc.) , Michael Wiper (voc.)
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• Resumen

  • En ésta memoria, se analizan estadísticamente desde la metodología bayesiana los dos sistemas de colas en grupos más representativos, En particular, en el capítulo 1, se ofrece una visión global de la utilización de la estadística en colas. En el capítulo 2, se analizan los modelos de colas en grupos en los que son las llegadas las que se producen en grupos. Tras una primera etapa de estimación de los parámetros, posteriormente se estudia la congestión de la cola a través de la distribución predictiva de las medidas de eficiencia más relevantes del sistema en equilibrio, para cuyo cálculo son necesarios métodos de inversión numérica de transformadas. En el capítulo 3, se analiza estadísticamente la situación general de la congestión de un sistema formado por varias colas con servicio en grupos todas ellas funcionando en equilibrio y de manera independiente entre sí. En este caso, para realizar inferencia sobre los parámetros y para la obtención de las distribuciones predictivas de las medidas de congestión más importantes, son necesarios procedimientos de integración Monte Carlo por cadenas de Markov junto a los algoritmos de inversión de transformadas.