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http://hdl.handle.net/1843/56377| Tipo: | Monografia (especialização) |
| Título: | Intervalo de credibilidade para intensidade de tráfego em filas M/M/s utilizando integração numérica |
| Autor(es): | Antônio Carlos Ribeiro Coutinho |
| Primeiro Orientador: | Roberto da Costa Quinino |
| Primeiro Coorientador: | Danilo Gilberto de Oliveira Valadares |
| Resumo: | 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 |
| Assunto: | Estatística Teoria de Filas Markovianas X Integração numérica |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Departamento: | ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA |
| Curso: | Curso de Especialização em Estatística |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/56377 |
| Data do documento: | 14-Mar-2023 |
| Aparece nas coleções: | Especialização em Estatística |
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