En esta actividad se simularon variables aleatorias con distribuciones normal y exponencial en RStudio, calculando los intervalos de confianza al 95% y analizando el comportamiento de las medias obtenidas. Se comprobó que las medias de ambas simulaciones siguen una distribución normal, en concordancia con el Teorema Central del Límite.

El presente taller tiene como objetivo aplicar la simulación de variables aleatorias no uniformes en R para modelar un sistema de atención de solicitudes en un centro de soporte técnico. A través de diferentes distribuciones de probabilidad —Poisson, Exponencial, Normal y Binomial— se representan procesos clave como la llegada de solicitudes, el tiempo entre ellas, la duración de la atención y el escalamiento de tickets. Esta práctica permite comprender cómo la estadística y la programación se integran para analizar y optimizar el desempeño de un sistema de colas en un entorno real.

En este trabajo se llevó a cabo la generación de una muestra de números aleatorios y su posterior análisis mediante diferentes pruebas estadísticas con el propósito de evaluar su comportamiento. A lo largo del proceso se buscó comprobar tanto la independencia de los valores como su ajuste a una distribución uniforme. Los resultados obtenidos evidencian que la secuencia generada cumple de manera satisfactoria con las propiedades de aleatoriedad, lo que permite considerarla adecuada para aplicaciones que requieran este tipo de datos.

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