Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/56377
Type: Monografia (especialização)
Title: Intervalo de credibilidade para intensidade de tráfego em filas M/M/s utilizando integração numérica
Authors: Antônio Carlos Ribeiro Coutinho
First Advisor: Roberto da Costa Quinino
First Co-advisor: Danilo Gilberto de Oliveira Valadares
Abstract: Em teoria de filas, um dos principais interesses dos pesquisadores é estudar o seu comportamento, seu processo de formação e analisar algumas características de desempenho, tais como, por exemplo, a intensidade de tráfego. Esta monografia visa detalhar a metodologia para obtenção do intervalo de credibilidade para a intensidade de tráfego em filas markovianas finitas com s servidores, denominadas M/M/s, na notação de Kendall. Para tanto utilizaremos a abordagem da inferência Bayesiana. A distribuição a posteriori será obtida utilizando integração numérica e permitirá construirmos o intervalo de credibilidade de mínima amplitude.
Abstract: The theory of queues is one of the major research interests is to study your behavior, creation process and other performance parameters, such as, for example, traffic intensity. The objective of this monography is to detail the method of obtaining the credibility interval for traffic intensity in Markovian finite queues with s servers, called M/M/s, in Kendall notation. Therefore, will be used the Bayesian inference approach. The posterior distribution will be obtained by numerical integration and then permit the construction of a minimum range credibility interval
Subject: Estatística
Teoria de Filas Markovianas X
Integração numérica
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Curso de Especialização em Estatística
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/56377
Issue Date: 14-Mar-2023
Appears in Collections:Especialização em Estatística

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