En muchos continuo de los modelos, como la espera de un coche, siempre asumimos que el tiempo de espera $t$ a tiene una distribución exponencial. ¿Por qué es una hipótesis?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Mi respuesta es que no. Asumiendo un aumento exponencial de la hora de llegada se supone que el número de llegadas por hora $t$ sigue un proceso de Poisson. Es sólo uno de muchos posibles rivales distribuciones de tiempo y el punto correspondiente de los procesos que podrían ser utilizados. Es como decir: "¿por qué nos "siempre" se asume una distribución normal para variables aleatorias continuas?" Allí, también, la respuesta es que no. En ambos casos el método es simple y conveniente, y hay un teorema del límite que a veces se justifica su uso.
Reconocer que, asumiendo los exponencial de los tiempos de espera implica la falta de memoria. La falta de propiedad de la memoria se indica que si usted está esperando un autobús o en coche en llegar, y ya han esperado cinco minutos, el resto de tiempo de espera tiene la misma distribución exponencial que tenía cuando apenas había comenzado la espera. Esto no es siempre una buena suposición. Exponencial del tiempo de espera/proceso de Poisson se justifica en virtud de algunos de los supuestos de la rareza de los eventos en intervalos cortos de tiempo, como la distribución normal es justificada por los porcentajes o sumas de varias observaciones de algunos distribución de la población.
