library(packrat)
library(rsconnect)
Supongamos que el organizador de un concierto ha decidido vender tickets etiquetados con una vocal o una consonante siguiendo la secuencia simulada de transición de vocales y consonantes del Idioma 1. Los tickets etiquetados con una vocal se venden a 50€, y los tickets etiquetados con una consonante se venden a 70€. El objetivo del organizador es maximizar sus ingresos a corto y largo plazo a partir de la venta de estos tiquetes.
set.seed(123)
p1 <- matrix(c(0.51, 0.49, 0.9, 0.1), byrow = TRUE, ncol = 2, dimnames = list(c("vocal", "consonante"), c("vocal", "consonante")))
Ingreso promedio por tiquete vendido
ingreso_vocal <- 50
ingreso_consonante <- 70
ingreso_promedio <- p1[1, 1] * ingreso_vocal + p1[1,2] * ingreso_consonante
ingreso_promedio
## [1] 59.8
Ingreso promedio por tiquete vendido = (0.51 * 50€) + (0.49 * 70€) = 59.8€
Ingreso esperado total en el horizonte finito
duracion <- 10 # días
tiquetes_vendidos <- 1000 # por día
ingreso_esperado_total <- (p1[1, 1] * ingreso_vocal + p1[1, 2] * ingreso_consonante) * duracion * tiquetes_vendidos
ingreso_esperado_total
## [1] 598000
Ingreso esperado total = (0.51 * 50€ + 0.49 * 70€) * 1000 * 10 = 598,000€
Ingreso esperado en estado estacionario
ingreso_esperado_estacionario <- (p1[1, 1] * ingreso_vocal + p1[1, 2] * ingreso_consonante) * tiquetes_vendidos
ingreso_esperado_estacionario
## [1] 59800
Ingreso esperado en estado estacionario = (0.51 * 50€ + 0.49 * 70€) * 1000 = 59,800€
Probabilidad de que el ingreso diario supere los 55,000€
media_tiquetes <- 1000
desv_tiquetes <- sqrt(media_tiquetes)
ingresos_diarios <- rpois(10000, media_tiquetes) * ingreso_promedio
prob_ingreso_superior <- sum(ingresos_diarios > 55000) / length(ingresos_diarios)
prob_ingreso_superior
## [1] 0.9945
P(Ingreso diario > 55,000€) = 0.9945