19 Sep 2014

Stackedit dar plantilla estilo rápido

La forma más rápida de dar estilo en Stackedit es añadir código en la extensión “User custom extension”.

Por ejemplo,

userCustom.onReady = function() {
    $('head').append('<link href="https://dl.dropboxusercontent.com/u/23451370/BloggerStyles.css" rel="stylesheet" />');
};

Ver para más información. Tambien esto.

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17 Sep 2014

La distribución de Poisson explicada fácil

Esta entrada está basada en los vídeos de Khan Academy referentes a la distribución de Poisson.

Vamos a modelar una distribución que nos de la probabilidad del número de coches que pasan en una hora (intervalo de tiempo). También podríamos intentar modelar el número de llamadas que llega a una centralita en el intervalo de media hora o el número de paquetes que llegan a un router en el intervalo de un segundo.

Entonces, sea la variable aleatoria X=número de coches que pasan en una hora.

Antes de nada, tenemos que hacer dos presunciones:

1. Ninguna hora es diferente de cualquier otra (p.e. no consideramos que las horas nocturnas sean diferentes de la diurnas o fines de semana).
2. No hay manera de que el número de coches que pasen en una hora afecte al número de coches que pasa en otra hora (los intervalos son independientes).

Lo que vamos a hacer es intentar modelar esa probabilidad usando la distribución binomial, usando un pequeño truco y llevando al límite uno de sus parámetros.

Recordemos que la función de probabilidad de una distribución binomial es:

$$P(X=k)=\binom{n}{k} p^{k} (1-p)^{n-k}$$

Donde $P(X=k)$ son las probabilidades de obtener exactamente $k$ aciertos, $n$ es el número de experimentos, $\binom{n}{k}$ son las combinaciones de resultados del experimento que dan exactamente $k$ aciertos en cualquier orden y $p$ es la probabilidad de acertar.

Ejemplo1: La probabilidad de que un alumno suspenda es del 30%. Escogemos 20 alumnos al azar, ¿Cuál es la probabilidad de que haya exactamente 4 alumnos suspendidos?.

---

Es una distribución binomial porque sólo tenemos dos estados posibles: suspendido o aprobado. Sus parámetros son: probablidad de acierto 0.3 y número de experimentos 20; $p=0.3, n=20$, o sea $Bin(n, p) \to Bin(20, 0.3)$

$$P(X=4)=\binom{20}{4} (0.3)^4 (0.7)^{16}=0.13$$

El mejor estimador es la esperanza

$$E(X)=\lambda$$

por ejemplo $9 \, {{coches}\over{hora}}$ o ${loquesea} \, {{eventos}\over{longitud-intervalo-tiempo}}$.

En una distribución binomial, la esperanza es

$$E(X)=\lambda=n\,p$$ o sea, el numero de experimentos x probabilidad de éxito.

Pensemos un poco en ello: Supongamos que lanzo 10 tiros de baloncesto siendo la probabilidad de encestar (acierto) de cada uno de ellos del 40%. ¿Cuál es el número de canastas esperado?. Pues $E(X)=10\times0.4=4$. También podríamos preguntarlo de otra manera: Siendo la media de aciertos de 4 cada 10 tiros, ¿Cuál es la probabilidad de encestar?. Pues si $\lambda=n\,p\to p=\frac{\lambda}{n}$ entonces $p=\frac{4}{10}=40\%$. O sea,

$$p=\frac{\lambda}{n}\tag{1}$$

Ya con esto dicho, en nuestro ejemplo de los coches podríamos intentar modelar la función de probabilidad como una $Bin$,pero para ello necesitamos realizar experimentos y testear si son aciertos o fallos. La idea de Poisson fue coger, por ejemplo, nuestra hora y dividirla en 60 minutos, sabiendo que la media por hora es

$$\lambda \frac{coches}{hora}=\frac{60 minutos}{1 hora} \frac{\lambda coches}{60minutos}$$

Y entonces decimos: Si en el minuto actual pasa un coche, lo doy como acierto y si no pasa lo doy como fallo. Es decir:

1. El número de aciertos sería las veces que ha pasado un coche en el minuto considerado, y
2. el número de fallos las veces que en el minuto considerado
   2.1 o bien no ha pasado ninguno
   2.2 o bien han pasado más de uno

Así, en una primera aproximación, siendo $P(X=k)$ la probabilidad de que pasen exactamente k coches (por ejemplo 4) en una hora, quedaría como $Bin(60, \frac{\lambda}{60})$:

$$P(X=k)=\binom{60}{k} {\left(\frac{\lambda}{60}\right)}^k \left(1-\frac{\lambda}{60}\right)^{60-k}$$

Donde vemos que que el número de experimentos $n$ es 60, y la probabilidad de acertar $p$ es $\left(\frac{\lambda}{60}\right)$, ver fórmula $(1)$. El problema evidente aquí está en los casos en los que pasa más de un coche (o se recibe más de una llamada en una centralita) que se consideran como fallos. Para solucionarlo, podríamos mejorar la resolución temporal, haciendo que el experimento dure un segundo y realizando 3.600 pruebas ;-) Reduciendo más y más el intervalo llegaríamos a la expresión de la distribución de Poisson, pero esta sólo es en realidad una binomial en que el número de pruebas tiende a infinito y por lo tanto el intervalo de estas tiende a cero.

Para llegar a la expresión, primero recordamos:

La definición de $e$:

$$\lim_{x\to \infty}\left(1+\frac{a}{x}\right)^x = e^a\tag{1}$$

Y el desarrollo:

$$\frac{x!}{(x-k)!}=x(x-1)(x-2)...(x-k+1)\tag{2}$$

que tiene $k$ número de términos.

Por ejemplo:

$$\frac{7!}{(7-2)!}=\frac{7\cdot6\cdot 5\cdot 4\cdot 3\cdot 2\cdot 1 }{5\cdot 4\cdot 3\cdot 2\cdot 1}=7\cdot(7-2+1)=7\cdot6=42$$
$7\cdot6$ tiene 2 términos.

Entonces:

$$\lim_{n\to\infty}(Bin(n, p))=\binom{n}{k} p^{k} (1-p)^{n-k}=\lim_{n\to\infty}\frac{x!}{(x-k)!\,k!} \frac{\lambda^k}{n^k} \left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^n \left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^{-k}$$

Ahora pasamos el $k!$ partiendo a $\lambda^k$, y $n^k$ en su lugar, también desarrollamos $\frac{x!}{(x-k)!}$ y queda

$$\lim_{n\to\infty}\frac{n(n-1)(n-2)...(n-k+1)}{n^k} \frac{\lambda^k}{k!} \left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^n \left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^{-k}$$

En cuanto a $\lim_{n\to\infty}\frac{n(n-1)(n-2)...(n-k+1)}{n^k}$, vemos que tiende a uno porque el grado del polinomio del numerador tiene que ser $k$ debido a que hay $k$ número de términos $(3)$, entonces basta dividir numerador y denominador por $n^k$.

En cuanto a $\frac{\lambda^k}{k!}$, observamos que es una constante que no depende de $n$.

$\left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^n$ tiende a uno debido a que $\frac{\lambda}{n}$ tiende a cero.

Nos queda

$$\lim_{n\to\infty}\left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^{-k}=e^{-\lambda}$$

por la definición $(2)$ del número $e$.

O sea que la función de probabilidad de Poisson es un límite cuyo valor equivale a

$$P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!} e^{-\lambda}$$

Ejemplo2: De media, pasan 9 coches en una hora. Suponiendo ciertas las presunciones 1 y 2: ¿Cuál es la probabilidad de que en una hora cualquiera pasen exactamente 2 coches?.

---

$$P(x=2)=\frac{9^2}{2!} e^{-9}=0.05=5\%$$

---

Ejemplo3: En un restaurante entran de media 2 clientes cada 3 minutos. Suponiendo ciertas las presunciones 1 y 2: ¿Cuál es la probabilidad de que entren cuatro o menos clientes en un periodo de nueve minutos?.

---

$$\lambda=6\frac{clientes}{9\,minutos}$$
$$P(X="igual-o-menor-que-4")=P(X=0)+P(X=1)+P(X=2)+P(X=3)+P(X=4)=\frac{6^0}{0!} e^{-6}+\frac{6^1}{1!} e^{-6}+...=e^{-6}(1+6+18+...)=0.28=28\%$$

---

Otra forma habitual de expresar la fórmula es en función de $p\,n$

$$P(X=k)=\frac{\lambda^k}{k!} e^{-\lambda}=\frac{(p\,n)^k}{k!} e^{-p\,n}$$

Según la wikipedia

La distribución de Poisson se aplica a varios fenómenos discretos de la naturaleza (esto es, aquellos fenómenos que ocurren 0, 1, 2, 3,… veces durante un periodo definido de tiempo o en un área determinada) cuando la probabilidad de ocurrencia del fenómeno es constante en el tiempo o el espacio. Ejemplos de estos eventos que pueden ser modelados por la distribución de Poisson incluyen:

1. El número de autos que pasan a través de un cierto punto en una ruta (suficientemente distantes de los semáforos) durante un periodo definido de tiempo.
2. El número de errores de ortografía que uno comete al escribir una única página.
3. El número de llamadas telefónicas en una central telefónica por minuto.
4. El número de servidores web accedidos por minuto.
5. El número de animales muertos encontrados por unidad de longitud de ruta.
6. El número de mutaciones de determinada cadena de ADN después de cierta cantidad de radiación.
7. El número de núcleos atómicos inestables que se han desintegrado en un determinado período.
8. El número de estrellas en un determinado volumen de espacio.
9. La distribución de receptores visuales en la retina del ojo humano.
10. La inventiva de un inventor a lo largo de su carrera.

La media y la varianza de la distribución son $\lambda$.

Notemos que el número de experimentos $n$ no aparece en la fórmula. La función sólo depende de la media y del valor exacto de $k$.

Comprobemos que es realmente una función de probabilidad.

$$\sum_{k=0,\infty}\frac{\lambda^k}{k!} e^{-\lambda}=e^{-\lambda}\sum_{k=0,\infty}\frac{\lambda^k}{k!}=e^{-\lambda}e^{\lambda}=1$$
La suma de toda las probabilidades es 1.

En la gráfica se observa la forma de campana de la función dados diferentes valores de $\lambda$. El máximo de la función (probabilidad máxima) coincide con su media.

En la gráfica aparecen curvas por claridad pero evidentemente deberían aparecer puntos debido a que se trata de una distribución continua.

---

Este es un pequeño homenaje a Salman Khan. Os recomiendo una de sus charlas: (TED) Usemos el vídeo para reinventar la educación.

Fuentes: Varios y Khan Academy
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12 Sep 2014

Mikrotik SwOS: Creación de VLANs

Creación de las VLAN

Lo primero que hay que hacer es entrar en la pestaña de VLANs y crear todas las que necesitemos en el switch. Marcar los puertos que necesitemos y dejar el resto como not in group.

Reglas de aceptación

En la pestaña VLAN definimos el modo de aceptación de los paquetes, podemos:
1. Aceptar los tageados.
2. Drop los no tageados.
3. Remarcar los paquetes con una VLAN diferente.
4. Aceptar los no tageados en una VLAN.

Crear puerto de trunk

1. Definit todas las VLANs que tengan que pasar en la pestaña VLANs.
2. En la pestaña VLAN poner el puerto como enable o algún derivado.

Crear puerto access (para tagear)

1. Setear la Default VLAN ID a la VLAN con la que queramos tagear.
2. Poner el modo como strict.
3. Poner el VLAN headercomo add if is missing.

Fuentes:
Wiki mikrotik
Greg Sowell

10 Sep 2014

Mikrotik SwOS: Traducción del manual VLAN

El manual de mikrotik es un poco críptico en el caso de la pestaña de configuración de puertos y VLAN del SwOS. Tal vez esta traducción sirva de ayuda en caso de duda.

Cuando se menciona tabla VLAN se refiere a la pestaña VLANs donde debemos crear cada una de las VLANs que queremos usar en el switch. La política básica será dejar leave as is en los puertos de trunk y en los que queramos dejar pasar los paquetes marcados y not a member en el resto.

VLAN

Ingress (Entrada de paquetes)

VLAN Mode

Disabled

1. La tabla VLAN no se usa.
2. Ignora la VLAN de los paquetes marcados.

Optional

1. Si la VLAN del paquete no está en la tabla de VLANs, estos se tratan como si no tuvieran VLAN.

Enabled

1. A los paquetes que llegan sin VLAN se les pone el Default VLAN ID.
2. De los que llegan con VLAN, borra aquellos con una VLAN que no esté presente en la tabla de VLANs.

Strict

1. A los paquetes que llegan sin VLAN se les pone el Default VLAN ID.
2. De los que llegan con VLAN, borra aquellos con una VLAN que no esté presente en la tabla de VLANs.
3. Borra los paquetes con VLAN y puerto que no estén en la tabla de VLANs.

VLAN Receive

Esta regla va después del mode. Define si el paquete debe ser aceptado según sea any / only tagged / only untagged.

Default VLAN ID

Los paquetes que lleguen sin tag serán tratados como si estuvieran marcados con esta VLAN (sirve para conectar dispositivos que no tageen tales como ordenadores, tablets, etc).
Esta VLAN ID será añadida al paquete saliente sólo si está marcada la opción add if is missing especificada en el puerto de salida.

Force VLAN ID

Si deben marcarse con la Default VLAN ID todos los paquetes en la entrada.

Egress (Salida de paquetes)

VLAN Header

Define qué debemos hacer con la cabecera de los paquetes a la salida. En la cabecera es donde marcamos la pertenencia a una VLAN.

leave as is

Si el paquete viene marcado con VLAN, lo dejamos tal y como está.

always strip

Si el paquete viene marcado, se quita la VLAN de la cabecera.

add if missing

Si la VLAN no está marcado con VLAN, se añade la Default VLAN ID a la cabecera.

Preparado por:
Pere Vilás
Víctor Valverde