{"id":425,"date":"2016-10-28T14:46:18","date_gmt":"2016-10-28T19:46:18","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/estg1003\/?p=425"},"modified":"2026-04-04T11:07:35","modified_gmt":"2026-04-04T16:07:35","slug":"s1eva2017ti_t4-portabilidad-numerica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/stp-ejemplos\/s1eva2017ti_t4-portabilidad-numerica\/","title":{"rendered":"s1Eva2017TI_T4 Portabilidad num\u00e9rica"},"content":{"rendered":"\n

Ejercicio<\/strong>: 1Eva2017TI_T4 Portabilidad num\u00e9rica<\/a><\/p>\n\n\n\n

Tema 4<\/strong>. Portabilidad Num\u00e9rica<\/p>\n\n\n\n

\"1raEva_IT2017<\/figure>\n\n\n\n

Diagrama de estados
<\/p>\n\n\n\n

# Tema 4. Portabilidad num\u00e9rica\nimport numpy as np\n\np=np.array([\n    [0.9296,0.0626,0.0078],\n    [0.1537,0.8288,0.0175],\n    [0.0182,0.0162,0.9656]\n    ])<\/code><\/pre>\n\n\n\n
e) Suponga que observa un abonado de la operadora ROJA:<\/p>\n\n\n\n
1. Determine la probabilidad que en el siguiente periodo sea abonado de VERDE.<\/p>\n\n\n\n
Se usa el valor de PRojaVerde<\/sub> = P12<\/sub> = 0.0626<\/p>\n\n\n\n
2. Luego el cliente del numeral anterior al segundo periodo decida cambiarse a la operadora AZUL<\/p>\n\n\n\n
Usar la matriz en P2<\/sup>, considerando en dos periodos se cambia AZUL iniciando en Rojo P2<\/sup>13<\/sub> = 0.01587806<\/p>\n\n\n\n
p2=np.linalg.matrix_power(p,2)\nprint(p2)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
[[ 0.87391974  0.1102022   0.01587806]\n [ 0.27058458  0.69681456  0.03260086]\n [ 0.03698258  0.0302086   0.93280882]]<\/code><\/pre>\n\n\n\n
3. Para otro abonado de la operadora ROJA, determine la probabilidad que luego de tres periodos no termine en la operadora VERDE.<\/p>\n\n\n\n
Usar la matriz en P3<\/sup>, iniciando en Rojo, puede seguir en Rojo o pasar a Azul P3<\/sup>11<\/sub> + P3<\/sup>13<\/sub> = 0.87391974 + 0.01587806 = 0.8897978<\/p>\n\n\n\n
tambi\u00e9n como 1- 0.1102022 = 0.8897978<\/p>\n\n\n\n
p3=np.linalg.matrix_power(p,2)\nprint(p3)\nprint(0.87391974 +  0.01587806)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
[[ 0.87391974  0.1102022   0.01587806]\n [ 0.27058458  0.69681456  0.03260086]\n [ 0.03698258  0.0302086   0.93280882]]\n0.8897978<\/code><\/pre>\n\n\n\n
f) Determine las probabilidades de transici\u00f3n a largo plazo.<\/p>\n\n\n
\nn=200\npn=np.linalg.matrix_power(p,n)\nprint(pn)\n\nk=len(p)\nA=p.transpose()\nA=A-np.identity(k, dtype=int)\nA[-1,:]=np.ones(k,dtype=int)\nB=np.zeros(k,dtype=int)\nB[-1]=1\nPncalc=np.linalg.solve(A,B)\nprint('largo plazo')\nprint(Pncalc)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
[[ 0.54340383  0.22099379  0.23560237]\n [ 0.54339955  0.2209924   0.23560805]\n [ 0.54332021  0.22096663  0.23571316]]\nlargo plazo\n[ 0.54338318  0.22098708  0.23562973]<\/code><\/pre>\n\n\n\n
g) Para cada uno de los valores encontrados en el literal anterior, con sus palabras describa en una l\u00ednea el significado referenciado al problema.<\/p>\n\n\n\n
largo plazo
[ 0.54338318 0.22098708 0.23562973]<\/p>\n\n\n\n
algunos ejemplos:<\/p>\n\n\n\n
Representa c\u00f3mo se distribuy\u00f3 el mercado a largo plazo, que un abonado pertenezca a una de las operadoras....<\/p>\n\n\n\n
el 54,33 % de probabilidad que un abonado sea de la operadora ROJA<\/p>\n\n\n\n
el 22,09% de probabilidad que un abonado sea de la operadora VERDE<\/p>\n\n\n\n
que en muy largo plazo, la operadora ROJA seguir\u00e1 siendo el operador dominante<\/p>\n\n\n\n
que de mantenerse la tendencia, el operador AZUL solo puede crecer hasta el 23,56% del mercado.<\/p>\n\n\n\n
que el operador verde podr\u00eda seguir perdiendo clientes y disminuir su participaci\u00f3n de mercado desde el 29% al 22,09 %.<\/p>\n\n\n\n
recordando que los periodos ser\u00edan de 6 a\u00f1os...<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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