RT Journal Article
T1 Estimadores Bayesianos de distribuciones Weibull aplicados a un modelo de líneas de espera G/G/s
T2 Bayesian estimators of Weibull distributions applied to a model of waiting lines G/G/s
A1 Vargas-Sánchez, Jhon Jairo
A1 Causado, Edwin
A1 Mercado, Hugo
K1 Sistemas de cola
K1 Cadenas de Markov Monte Carlo
K1 Distribución Weibull
K1 Queue system
K1 Monte Carlo Markov chain
K1 Weibull distribution
K1 Bayesian estimation
AB Se ha estudiado en la literatura la aproximación de los modelos G/G/s a partir de modelos markovianos M/M/s. Un estudio de un modelo de colas se presenta en el presente artículo usando tiempos de llegadas y servicios Weibull distribuidos cuya estimación de parámetros se realizó con el método Bayesiano cadena de Markov Monte Carlo, específicamente el muestreador de Gibbs. La aproximación de este modelo de líneas de espera es evaluada mediante simulación. Esta metodología se aplicó al caso de repartición de refrigerios en la Universidad del Magdalena en Santa Marta, Colombia. Los resultados muestran la utilidad y potencia para calcular indicadores de un sistema de colas cuando los tiempos entre llegadas y de atención se distribuyen como una Weibull.
AB The approximation of G/G/s models from Markov models M/M/s has been studied in the literature. The study of a queue model is detailed in the present article, using times of arrivals and time service distributed by Weibull whose estimation of parameters was performed with the Bayesian method Monte Carlo Markov chain, specifically the Gibbs sampler. The approximations of this model of waiting lines is evaluated by simulation. This methodology was applied to the case of delivery of refreshments to students of the University of Magdalena in Santa Marta, Colombia. The results show the utility and power to calculate indicators of a queue system when both, the arrival and attention times, are distributed as a Weibull.
PB Universidad Pablo de Olavide
SN 1886-516X
YR 2020
FD 2020-12-01
LK http://hdl.handle.net/10433/11130
UL http://hdl.handle.net/10433/11130
LA es
NO Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 30, 2020, págs. 142-162
NO Universidad Pablo de Olavide
DS RIO
RD May 9, 2026