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dc.creatorCardona, Diego 
dc.creatorGonzalez-Rodriguez, Javier-Leonardo 
dc.creatorRivera Lozano, Miller 
dc.creatorRomero Dávila, Jesús Andrés 
dc.date.accessioned2012-07-10T14:29:06Z
dc.date.available2012-07-10T14:29:06Z
dc.date.created2012-05
dc.date.issued2012
dc.identifier.urihttp://repository.urosario.edu.co/handle/10336/3350
dc.descriptionEn este documento se revisa teóricamente la distribución de probabilidad de Poisson como función que asigna a cada suceso definido, sobre una variable aleatoria discreta, la probabilidad de ocurrencia en un intervalo de tiempo o región del espacio disjunto. Adicionalmente se revisa la distribución exponencial negativa empleada para modelar el intervalo de tiempo entre eventos consecutivos de Poisson que ocurren de manera independiente; es decir, en los cuales la probabilidad de ocurrencia de los eventos sucedidos en un intervalo de tiempo no depende de los ocurridos en otros intervalos de tiempo, por esta razón se afirma que es una distribución que no tiene memoria. El proceso de Poisson relaciona la función de Poisson, que representa un conjunto de eventos independientes sucedidos en un intervalo de tiempo o región del espacio con los tiempos dados entre la ocurrencia de los eventos según la distribución exponencial negativa. Los anteriores conceptos se usan en la teoría de colas, rama de la investigación de operaciones que describe y brinda soluciones a situaciones en las que un conjunto de individuos o elementos forman colas en espera de que se les preste un servicio, por lo cual se presentan ejemplos de aplicación en el ámbito médico.
dc.description.abstractThis paper reviews theoretically the Poisson probability distribution function that assigns to each event defined on a discrete random variable, the probability of occurrence in a time interval or region of disjoint space. Additionally, review the Negative Exponential distribution used to model the interval time between consecutive Poisson events occurring independently, or which occurrence probability of the events in a time interval does not depend on those that occurred at other time intervals, for this reason is identified as a distribution without memory. The Poisson process relates the Poisson function that represents a set of independent events occurred in a time interval or space region with the times given between the occurrences of events according to the Negative Exponential distribution. The above concepts are used in queuing theory, a branch of operations research that describes and provides solutions to situations where a set of individuals or elements are at lines waiting to receive a service, which are exemplified with application in the medical field.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofBorradores de Investigación : Serie documentos administración, ISSN 0124-8219, No. 138 (Mayo de 2012)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.sourceinstname:Universidad del Rosario
dc.subjectProceso básico de colas
dc.subjectSistema elemental de colas
dc.subjectDistribución de Poisson
dc.subjectProceso de Poisson
dc.subjectTeoría de colas
dc.subject.lembPublicaciones universitarias::Bogotá (Colombia)
dc.subject.lembPublicaciones académicas::Bogotá (Colombia)
dc.subject.lembEducación superior
dc.subject.lembUniversidad del Rosario (Bogotá, Colombia). Escuela de Administración
dc.subject.lembProcesos de poisson
dc.subject.lembProcesos puntuales
dc.subject.lembAdministración de servicios de salud
dc.subject.lembInvestigación operacional
dc.subject.lembLíneas de espera
dc.subject.lembCalidad del servicio
dc.subject.lembServicios médicos de urgencias
dc.titleAplicación de colas de Poisson en procesos de ‘toma de decisiones’ en la gestión de servicios médicos
dc.typeworkingPaper
dc.publisherEditorial Universidad del Rosario
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.type.spaDocumento de trabajo
dc.rights.accesoAbierto (Texto completo)
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.format.tipoDocumento
dc.rights.ccAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.creator.googleCardona Madariaga, Diego Fernando
dc.creator.googleGonzález Rodríguez, Javier Leonardo
dc.creator.googleRivera Lozano, Miller
dc.creator.googleRomero Dávila, Jesús Andrés


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