El documento presenta un análisis de Markov sobre diferentes temas como estados y probabilidades de estado, matriz de probabilidades de transición, predicción de participación futura en el mercado, análisis de Markov en maquinaria, condiciones de equilibrio y estados absorbentes. Explica conceptos clave del análisis de Markov como los estados, vectores de probabilidad de estado, matriz de probabilidades de transición y cómo aplicarlo para predecir resultados futuros.
En Investigación de Operaciones existen Modelos de Transporte, es un clase especial de programación lineal que tiene que ver con transportar un artículo desde sus fuentes (es decir, fábrica) hasta sus destinos (es decir, bodegas). El objetivo es determinar el programa de transporte que minimice el costo total del transporte y que al mismo tiempo satisfaga los límites de la oferta y la demanda.
En lo cuál existen diferentes Métodos de Transporte que se aplicaran a un caso de estudio utilizando:
Método del Costo Mínimo
Método de la Esquina Noroeste
Este documento presenta 10 problemas relacionados con modelos de colas de espera (M/M/c) para analizar sistemas con múltiples servidores. Los problemas cubren una variedad de escenarios como restaurantes, bancos, supermercados y talleres mecánicos, y buscan determinar el número óptimo de servidores requeridos para minimizar costos considerando factores como tasas de llegada de clientes, tiempos de servicio, capacidad y costos asociados a la demora y servicio.
Este documento presenta diferentes modelos de inventarios. Explica el modelo de cantidad fija del pedido, donde se determina la cantidad óptima de pedido y el punto de reorden. También describe el modelo de cantidad fija con inventario de seguridad, donde se calcula el punto de reorden considerando la demanda promedio, desviación estándar y tiempo de entrega. Finalmente, introduce el modelo de periodo fijo, que revisa los inventarios en momentos predeterminados.
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...guestb9bf58
Este documento describe el uso de distribuciones de probabilidad en la simulación de sistemas productivos. Explica cómo generar números aleatorios y variables aleatorias usando distribuciones de probabilidad comunes. También presenta ejemplos de configuraciones típicas de sistemas de producción y cómo las distribuciones de probabilidad pueden usarse para simular los tiempos de proceso y llegada en dichos sistemas.
Este documento presenta varios ejercicios de planificación de requerimientos maestros de producción (MRP). El primer ejercicio muestra un árbol de estructura de producto y calcula los requerimientos netos para cada componente. Los ejercicios posteriores presentan diferentes estructuras de producto y requerimientos, y calculan los requerimientos netos, recepciones y liberaciones de pedidos para satisfacer la demanda.
Este documento describe la teoría de colas y diferentes modelos de líneas de espera. Explica que las colas se forman debido a un desequilibrio entre la demanda de un servicio y la capacidad del sistema para proporcionarlo. Luego describe cuatro modelos comunes de colas que asumen arribos de Poisson y servicio exponencial, incluyendo un modelo de un solo canal con arribos de Poisson y tiempos de servicio exponenciales (M/M/1).
Este documento presenta tres ejercicios sobre planificación de producción utilizando el método MRP (Material Requirements Planning). En cada ejercicio se debe determinar la mejor planificación posible para producir una cantidad requerida del Producto A, basándose en los tiempos de fabricación y cantidades necesarias de sus componentes. El documento explica cómo se resuelve cada ejercicio comenzando por el componente de nivel más bajo con el tiempo de fabricación más largo y trabajando hacia arriba para asegurar que todos los componentes lleguen al mismo tiempo.
Este documento presenta las fórmulas clave del sistema de cola M/M/1, incluyendo la fórmula para el factor de utilización, las probabilidades de que no haya unidades o que haya n unidades en el sistema, el número promedio de unidades en cola y en el sistema, los tiempos promedio que una unidad pasa en cola y en el sistema, y la probabilidad de que una unidad tenga que esperar por servicio.
En Investigación de Operaciones existen Modelos de Transporte, es un clase especial de programación lineal que tiene que ver con transportar un artículo desde sus fuentes (es decir, fábrica) hasta sus destinos (es decir, bodegas). El objetivo es determinar el programa de transporte que minimice el costo total del transporte y que al mismo tiempo satisfaga los límites de la oferta y la demanda.
En lo cuál existen diferentes Métodos de Transporte que se aplicaran a un caso de estudio utilizando:
Método del Costo Mínimo
Método de la Esquina Noroeste
Este documento presenta 10 problemas relacionados con modelos de colas de espera (M/M/c) para analizar sistemas con múltiples servidores. Los problemas cubren una variedad de escenarios como restaurantes, bancos, supermercados y talleres mecánicos, y buscan determinar el número óptimo de servidores requeridos para minimizar costos considerando factores como tasas de llegada de clientes, tiempos de servicio, capacidad y costos asociados a la demora y servicio.
Este documento presenta diferentes modelos de inventarios. Explica el modelo de cantidad fija del pedido, donde se determina la cantidad óptima de pedido y el punto de reorden. También describe el modelo de cantidad fija con inventario de seguridad, donde se calcula el punto de reorden considerando la demanda promedio, desviación estándar y tiempo de entrega. Finalmente, introduce el modelo de periodo fijo, que revisa los inventarios en momentos predeterminados.
Uso De Las Distribuciones De Probabilidad En La Simulacion De Sistemas Produc...guestb9bf58
Este documento describe el uso de distribuciones de probabilidad en la simulación de sistemas productivos. Explica cómo generar números aleatorios y variables aleatorias usando distribuciones de probabilidad comunes. También presenta ejemplos de configuraciones típicas de sistemas de producción y cómo las distribuciones de probabilidad pueden usarse para simular los tiempos de proceso y llegada en dichos sistemas.
Este documento presenta varios ejercicios de planificación de requerimientos maestros de producción (MRP). El primer ejercicio muestra un árbol de estructura de producto y calcula los requerimientos netos para cada componente. Los ejercicios posteriores presentan diferentes estructuras de producto y requerimientos, y calculan los requerimientos netos, recepciones y liberaciones de pedidos para satisfacer la demanda.
Este documento describe la teoría de colas y diferentes modelos de líneas de espera. Explica que las colas se forman debido a un desequilibrio entre la demanda de un servicio y la capacidad del sistema para proporcionarlo. Luego describe cuatro modelos comunes de colas que asumen arribos de Poisson y servicio exponencial, incluyendo un modelo de un solo canal con arribos de Poisson y tiempos de servicio exponenciales (M/M/1).
Este documento presenta tres ejercicios sobre planificación de producción utilizando el método MRP (Material Requirements Planning). En cada ejercicio se debe determinar la mejor planificación posible para producir una cantidad requerida del Producto A, basándose en los tiempos de fabricación y cantidades necesarias de sus componentes. El documento explica cómo se resuelve cada ejercicio comenzando por el componente de nivel más bajo con el tiempo de fabricación más largo y trabajando hacia arriba para asegurar que todos los componentes lleguen al mismo tiempo.
Este documento presenta las fórmulas clave del sistema de cola M/M/1, incluyendo la fórmula para el factor de utilización, las probabilidades de que no haya unidades o que haya n unidades en el sistema, el número promedio de unidades en cola y en el sistema, los tiempos promedio que una unidad pasa en cola y en el sistema, y la probabilidad de que una unidad tenga que esperar por servicio.
El documento describe los principios del sistema Justo a Tiempo (JIT). Explica la diferencia entre los enfoques "push" y "pull" de la producción, donde el enfoque "pull" se basa en satisfacer las necesidades del cliente final. También describe los componentes clave del sistema JIT, incluido el uso de tarjetas Kanban para controlar el flujo de materiales y la producción en pequeños lotes. Finalmente, distingue entre la implementación de JIT internamente en una empresa y externamente con proveedores y clientes.
Este documento presenta la tercera unidad de Administración de Operaciones 1 impartida por el profesor Diego Estrada Ruiz a un grupo de estudiantes. Incluye vocabulario básico sobre conceptos como inventario, demanda dependiente e independiente y modelos de control de inventario. También repasa fórmulas y resuelve cuatro problemas relacionados con el cálculo de inventarios óptimos usando diferentes modelos. Finalmente, plantea preguntas de repaso y discusión sobre temas como la diferencia entre tipos de demanda y costos asociados al tamaño del
El documento habla sobre la determinación del inventario de seguridad óptimo. Explica que se debe considerar el costo del inventario frente a los beneficios de evitar faltantes. Un método es establecer un nivel de servicio deseado como la probabilidad de no agotar el inventario. También cubre conceptos como ciclo de pedidos, distribución de la demanda, y cómo calcular el inventario de seguridad en base a la media y desviación estándar de la demanda.
Este documento presenta un caso práctico de gestión logística para una empresa. En la primera parte, se pide calcular el pedido óptimo de materia prima, el número de pedidos anuales y el tiempo entre pedidos. En la segunda parte, se pide clasificar 10 artículos de inventario de una empresa fabricante de componentes eléctricos usando el método ABC basado en el valor monetario de cada artículo.
El documento presenta la solución de 5 problemas resueltos de teoría de colas con modelo M/M/1. En el primer problema, se calculan las medidas de desempeño de un sistema con 45 llegadas por hora y capacidad de 60 clientes por hora, donde los clientes esperan 3 minutos. En el segundo problema, se analiza un restaurante con 100 llegadas por hora y capacidad de 150 clientes por hora, donde los clientes esperan 2 minutos. En el tercer problema se analiza un lava carros con 9 llegadas por hora y capacidad de atender cada 5 minutos. En el cuarto
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento describe el análisis del valor anual (VA) y sus ventajas sobre otros métodos como el valor presente (VP) y el valor futuro (VF). Explica que el VA es el valor anual uniforme equivalente de todos los ingresos y egresos de un proyecto a lo largo de su ciclo de vida. También presenta un ejemplo numérico que demuestra la equivalencia entre el cálculo del VP para múltiples ciclos de vida y el cálculo del VA para un solo ciclo de vida.
Matriz Absorbente la finalidad de la matriz hay que aplicarlas cuando no hay probabilidades estacionarias y las probabilidades que se obtienen son ceros en la interacción.
El documento describe el modelo de inventario con demanda constante. Explica los conceptos clave de los modelos de inventario como cantidad a ordenar, punto de reorden, tipos de costos y demanda. Luego, se enfoca en describir el modelo del lote económico (EOQ), incluyendo la ecuación de costos, cantidad óptima a ordenar y análisis de sensibilidad. Finalmente, aplica el modelo EOQ para resolver un caso práctico sobre una compañía de refrescos.
El documento describe la demanda de patines y monopatines para las próximas dos semanas, así como el stock actual. Se pide calcular el plan maestro de producción para las dos semanas, los lanzamientos de los componentes principales y el stock disponible al inicio de la segunda semana.
El documento describe diferentes estrategias de planeación agregada para la producción, incluyendo planes de inventario cero, fuerza de trabajo nivelada con y sin órdenes atrasadas. Explica que los planes agregados deben ser flexibles, sencillos y comunicables para lograr efectividad. Además, provee información sobre costos de producción, inventario, contratación y despido para elaborar diferentes planes aplicados a un caso de fabricación.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con distribuciones estadísticas como la normal, binomial, t-student y de proporciones. Los ejercicios están organizados en secciones que cubren temas como probabilidades en la distribución normal, aproximación binomial a la normal, distribución de medias muestrales y diferencias entre medias. El objetivo es aplicar conceptos estadísticos básicos para calcular probabilidades y analizar conclusiones a partir de datos muestrales.
Este documento describe diferentes técnicas de análisis de reemplazo. Explica que un análisis de reemplazo compara el activo actual (defensor) con posibles alternativas (retadoras) considerando solo las estimaciones más recientes. También describe conceptos como costo no recuperable, horizonte de planificación, y métodos como periodo óptimo de reemplazo y confrontación antiguo-nuevo. Finalmente, presenta ejemplos numéricos de cómo aplicar estas técnicas.
Este documento presenta un análisis sobre el reemplazo de equipos. Explica las técnicas de análisis de reemplazo como el periodo óptimo de reemplazo y la confrontación de activos antiguos y nuevos. También cubre factores a considerar como la tecnología, costos y disponibilidad de capital. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas técnicas de análisis de reemplazo.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con conceptos de administración de operaciones como razón de productividad, costos y ganancias. Los ejercicios abarcan temas como reclutamiento estudiantil, producción textil, y fabricación de reproductores de discos compactos. Se calculan métricas como razón de productividad del trabajo y porcentajes de reducción de costos para lograr mejoras en la productividad multifactorial.
Este documento presenta la teoría de colas como una disciplina dentro de la investigación operativa que estudia situaciones donde hay entidades que demandan un servicio que no puede ser satisfecho inmediatamente. Explica los elementos básicos de las colas como la tasa de llegada, tasa de servicio, cola de espera y costos. También clasifica los sistemas de colas y describe variables empleadas en el análisis de colas así como disciplinas como FIFO, LIFO y prioridad. Finalmente destaca la utilidad de la teoría de colas para optim
Este documento presenta 5 ejemplos que muestran cómo calcular el número de máquinas necesarias para satisfacer la demanda de producción en diferentes escenarios. Los ejemplos resuelven problemas de planificación de la capacidad considerando factores como la demanda anual, las horas de producción disponibles, los tiempos de procesamiento y las horas perdidas por mantenimiento.
El documento presenta información sobre pronósticos de negocios. Explica que la elaboración de pronósticos incluye la recopilación y reducción de datos, la construcción de un modelo y la extrapolación del modelo. También cubre temas como la relación entre datos y series de tiempo, y cómo los datos pueden presentar patrones de tendencia, estacionalidad y ciclos. Finalmente, describe métodos para medir el error en los pronósticos y aplicar técnicas como la desestacionalización de datos.
El documento describe el método de muestreo de trabajo, el cual involucra realizar observaciones aleatorias en diferentes momentos del día para determinar la proporción de tiempo dedicada a diversas actividades. Esto permite calcular la utilización de recursos, suplementos y estándares de producción. Explica cómo calcular el número de observaciones necesarias y cómo registrar y analizar los datos para establecer tiempos estándar que consideren suplementos legítimos.
El documento describe el análisis de Markov, incluyendo cadenas de Markov, vectores de probabilidad, matriz de transición, estados estacionarios y absorbentes. Explica cómo estas herramientas se pueden usar para modelar procesos estocásticos que evolucionan a través de estados con el tiempo y tomar mejores decisiones considerando las probabilidades futuras.
Las cadenas de Markov son modelos probabilísticos que predicen la evolución y comportamiento a corto y largo plazo de sistemas. George usa una cadena de Markov para predecir las participaciones de mercado futuras de tres escuelas técnicas (Bradley School, International Technology y Career Academy) basándose en las tasas históricas de retención de estudiantes y cambios entre escuelas. Multiplicando las participaciones actuales por la matriz de probabilidad de transición, se calculan las participaciones de equilibrio para cada escuela.
El documento describe los principios del sistema Justo a Tiempo (JIT). Explica la diferencia entre los enfoques "push" y "pull" de la producción, donde el enfoque "pull" se basa en satisfacer las necesidades del cliente final. También describe los componentes clave del sistema JIT, incluido el uso de tarjetas Kanban para controlar el flujo de materiales y la producción en pequeños lotes. Finalmente, distingue entre la implementación de JIT internamente en una empresa y externamente con proveedores y clientes.
Este documento presenta la tercera unidad de Administración de Operaciones 1 impartida por el profesor Diego Estrada Ruiz a un grupo de estudiantes. Incluye vocabulario básico sobre conceptos como inventario, demanda dependiente e independiente y modelos de control de inventario. También repasa fórmulas y resuelve cuatro problemas relacionados con el cálculo de inventarios óptimos usando diferentes modelos. Finalmente, plantea preguntas de repaso y discusión sobre temas como la diferencia entre tipos de demanda y costos asociados al tamaño del
El documento habla sobre la determinación del inventario de seguridad óptimo. Explica que se debe considerar el costo del inventario frente a los beneficios de evitar faltantes. Un método es establecer un nivel de servicio deseado como la probabilidad de no agotar el inventario. También cubre conceptos como ciclo de pedidos, distribución de la demanda, y cómo calcular el inventario de seguridad en base a la media y desviación estándar de la demanda.
Este documento presenta un caso práctico de gestión logística para una empresa. En la primera parte, se pide calcular el pedido óptimo de materia prima, el número de pedidos anuales y el tiempo entre pedidos. En la segunda parte, se pide clasificar 10 artículos de inventario de una empresa fabricante de componentes eléctricos usando el método ABC basado en el valor monetario de cada artículo.
El documento presenta la solución de 5 problemas resueltos de teoría de colas con modelo M/M/1. En el primer problema, se calculan las medidas de desempeño de un sistema con 45 llegadas por hora y capacidad de 60 clientes por hora, donde los clientes esperan 3 minutos. En el segundo problema, se analiza un restaurante con 100 llegadas por hora y capacidad de 150 clientes por hora, donde los clientes esperan 2 minutos. En el tercer problema se analiza un lava carros con 9 llegadas por hora y capacidad de atender cada 5 minutos. En el cuarto
Estudio de los conceptos de la probabilidadDaday Rivas
El documento presenta varios experimentos de probabilidad. En uno se prueban dos piezas y se clasifican como aceptables, reparables o chatarra. Otro experimento involucra la selección aleatoria de un candidato para presidente de una compañía entre cinco opciones. Finalmente, se promoverán a dos empleados de un grupo con seis hombres y tres mujeres.
Este documento describe el análisis del valor anual (VA) y sus ventajas sobre otros métodos como el valor presente (VP) y el valor futuro (VF). Explica que el VA es el valor anual uniforme equivalente de todos los ingresos y egresos de un proyecto a lo largo de su ciclo de vida. También presenta un ejemplo numérico que demuestra la equivalencia entre el cálculo del VP para múltiples ciclos de vida y el cálculo del VA para un solo ciclo de vida.
Matriz Absorbente la finalidad de la matriz hay que aplicarlas cuando no hay probabilidades estacionarias y las probabilidades que se obtienen son ceros en la interacción.
El documento describe el modelo de inventario con demanda constante. Explica los conceptos clave de los modelos de inventario como cantidad a ordenar, punto de reorden, tipos de costos y demanda. Luego, se enfoca en describir el modelo del lote económico (EOQ), incluyendo la ecuación de costos, cantidad óptima a ordenar y análisis de sensibilidad. Finalmente, aplica el modelo EOQ para resolver un caso práctico sobre una compañía de refrescos.
El documento describe la demanda de patines y monopatines para las próximas dos semanas, así como el stock actual. Se pide calcular el plan maestro de producción para las dos semanas, los lanzamientos de los componentes principales y el stock disponible al inicio de la segunda semana.
El documento describe diferentes estrategias de planeación agregada para la producción, incluyendo planes de inventario cero, fuerza de trabajo nivelada con y sin órdenes atrasadas. Explica que los planes agregados deben ser flexibles, sencillos y comunicables para lograr efectividad. Además, provee información sobre costos de producción, inventario, contratación y despido para elaborar diferentes planes aplicados a un caso de fabricación.
Este documento presenta la resolución de varios ejercicios relacionados con distribuciones estadísticas como la normal, binomial, t-student y de proporciones. Los ejercicios están organizados en secciones que cubren temas como probabilidades en la distribución normal, aproximación binomial a la normal, distribución de medias muestrales y diferencias entre medias. El objetivo es aplicar conceptos estadísticos básicos para calcular probabilidades y analizar conclusiones a partir de datos muestrales.
Este documento describe diferentes técnicas de análisis de reemplazo. Explica que un análisis de reemplazo compara el activo actual (defensor) con posibles alternativas (retadoras) considerando solo las estimaciones más recientes. También describe conceptos como costo no recuperable, horizonte de planificación, y métodos como periodo óptimo de reemplazo y confrontación antiguo-nuevo. Finalmente, presenta ejemplos numéricos de cómo aplicar estas técnicas.
Este documento presenta un análisis sobre el reemplazo de equipos. Explica las técnicas de análisis de reemplazo como el periodo óptimo de reemplazo y la confrontación de activos antiguos y nuevos. También cubre factores a considerar como la tecnología, costos y disponibilidad de capital. Finalmente, incluye ejemplos numéricos para ilustrar cómo aplicar estas técnicas de análisis de reemplazo.
Este documento presenta varios ejercicios resueltos relacionados con conceptos de administración de operaciones como razón de productividad, costos y ganancias. Los ejercicios abarcan temas como reclutamiento estudiantil, producción textil, y fabricación de reproductores de discos compactos. Se calculan métricas como razón de productividad del trabajo y porcentajes de reducción de costos para lograr mejoras en la productividad multifactorial.
Este documento presenta la teoría de colas como una disciplina dentro de la investigación operativa que estudia situaciones donde hay entidades que demandan un servicio que no puede ser satisfecho inmediatamente. Explica los elementos básicos de las colas como la tasa de llegada, tasa de servicio, cola de espera y costos. También clasifica los sistemas de colas y describe variables empleadas en el análisis de colas así como disciplinas como FIFO, LIFO y prioridad. Finalmente destaca la utilidad de la teoría de colas para optim
Este documento presenta 5 ejemplos que muestran cómo calcular el número de máquinas necesarias para satisfacer la demanda de producción en diferentes escenarios. Los ejemplos resuelven problemas de planificación de la capacidad considerando factores como la demanda anual, las horas de producción disponibles, los tiempos de procesamiento y las horas perdidas por mantenimiento.
El documento presenta información sobre pronósticos de negocios. Explica que la elaboración de pronósticos incluye la recopilación y reducción de datos, la construcción de un modelo y la extrapolación del modelo. También cubre temas como la relación entre datos y series de tiempo, y cómo los datos pueden presentar patrones de tendencia, estacionalidad y ciclos. Finalmente, describe métodos para medir el error en los pronósticos y aplicar técnicas como la desestacionalización de datos.
El documento describe el método de muestreo de trabajo, el cual involucra realizar observaciones aleatorias en diferentes momentos del día para determinar la proporción de tiempo dedicada a diversas actividades. Esto permite calcular la utilización de recursos, suplementos y estándares de producción. Explica cómo calcular el número de observaciones necesarias y cómo registrar y analizar los datos para establecer tiempos estándar que consideren suplementos legítimos.
El documento describe el análisis de Markov, incluyendo cadenas de Markov, vectores de probabilidad, matriz de transición, estados estacionarios y absorbentes. Explica cómo estas herramientas se pueden usar para modelar procesos estocásticos que evolucionan a través de estados con el tiempo y tomar mejores decisiones considerando las probabilidades futuras.
Las cadenas de Markov son modelos probabilísticos que predicen la evolución y comportamiento a corto y largo plazo de sistemas. George usa una cadena de Markov para predecir las participaciones de mercado futuras de tres escuelas técnicas (Bradley School, International Technology y Career Academy) basándose en las tasas históricas de retención de estudiantes y cambios entre escuelas. Multiplicando las participaciones actuales por la matriz de probabilidad de transición, se calculan las participaciones de equilibrio para cada escuela.
Las matrices se utilizan ampliamente en gráficos 3D, sistemas de ecuaciones y operaciones algebraicas. Las cadenas de Markov y las matrices de transición representan procesos estocásticos y se usan para modelar el comportamiento de los consumidores entre marcas. El wronskiano identifica si funciones son linealmente independientes para ecuaciones diferenciales.
Este documento presenta información sobre índices de fiabilidad comúnmente utilizados para medir el desempeño de redes de distribución eléctrica como SAIFI, SAIDI y CAIFI. También describe las matrices de Markov y cómo se pueden usar para modelar la probabilidad de transición entre diferentes estados, como se ilustra con un ejemplo de la probabilidad de que los usuarios cambien entre tres operadores de telefonía móvil. Finalmente, explica cómo calcular los estados futuros multiplicando la matriz de transición por los estados iniciales y previos hasta alcan
Este seminario enseña a crear y analizar tablas de contingencia en SPSS para explorar la relación entre variables. Los estudiantes aprenden a introducir variables, generar tablas y representar los datos usando gráficos. Realizan análisis para determinar si hay relación entre la opción educativa, sexo y gasto de móvil del alumnado.
Este documento describe las variables aleatorias y las distribuciones de probabilidad que se pueden usar para modelar el comportamiento probabilístico de variables en una simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y cubren distribuciones como la binomial, Poisson, normal y exponencial. También describe cómo determinar la distribución que mejor se ajusta a un conjunto de datos usando pruebas estadísticas como la prueba chi-cuadrada.
Este documento describe las variables aleatorias y sus distribuciones de probabilidad para la creación de modelos de simulación. Explica que las variables aleatorias pueden ser discretas o continuas y deben cumplir con reglas de distribución. También describe distribuciones comunes como la binomial, Poisson, normal y cómo determinar la distribución de datos históricos usando pruebas estadísticas.
Este documento presenta el análisis estadístico de varios procesos productivos y de calidad. En menos de 3 oraciones: El documento analiza las medidas de tendencia central y dispersión de diferentes procesos, evaluando si cumplen o no con las especificaciones requeridas. Además, compara el desempeño de dos máquinas mediante el cálculo de sus medias, desviaciones estándar y distribuciones, identificando oportunidades de mejora en una de ellas.
Las cadenas de Markov describen sistemas estocásticos donde la probabilidad de que ocurra un estado futuro depende únicamente del estado presente. Se representan como una matriz de probabilidades de transición entre estados. Permiten calcular las probabilidades condicionales de los estados futuros basados en el estado actual.
Este documento presenta información sobre modelos de toma de decisiones con criterios múltiples y cadenas de Markov. Explica que las cadenas de Markov son modelos probabilísticos que se usan para predecir la evolución de sistemas, describiendo conceptos como estados, matriz de transición, distribución actual y estado estable. También incluye un ejemplo de aplicación de cadenas de Markov para predecir las preferencias de clientes de una tienda en semanas futuras basado en su comportamiento pasado.
Un documento describe un ejercicio de Markov para analizar los cambios en las preferencias de los usuarios por tres marcas de un producto. La matriz de probabilidades muestra la probabilidad de cambiarse de una marca a otra cada mes. Con una distribución inicial de 45%, 25% y 30% para cada marca, respectivamente, la fórmula de Markov se utiliza para predecir que las cuotas de mercado en dos meses serán de 40.59%, 33.91% y 25.50% para las marcas 1, 2 y 3, respectivamente.
1) El documento presenta diferentes modelos de pronósticos utilizados para la planeación empresarial. 2) Describe dos clasificaciones comunes de los modelos de pronósticos, incluyendo corto, mediano y largo plazo, y cualitativos vs. cuantitativos. 3) Explica varios modelos específicos como los subjetivos, el método gráfico, series de tiempo y modelos causales.
Este documento presenta 10 problemas de procesos de Markov. Los problemas involucran diferentes sistemas como el alquiler de camiones, migración de familias, mantenimiento de automóviles, preferencias de marcas, operación de computadoras, preferencias de cervezas, condición de máquinas, fluctuaciones bursátiles, graduación de estudiantes y cuentas por cobrar. Para cada problema, se pide definir los estados del sistema, desarrollar la matriz de probabilidades de transición, y determinar valores como las probabilidades de estado estacionario y costos esper
cadenas de markov breve introduccion generalPedroCabala
Este documento presenta una breve introducción a las cadenas de Markov, incluyendo su origen y desarrollo. Luego, ilustra el análisis de Markov aplicado a la participación de mercado de cuatro marcas (A, B, C, D) en dos períodos. Finalmente, analiza las probabilidades de transición entre marcas y cómo esto afecta la distribución a largo plazo de la participación del mercado entre las marcas.
El documento presenta los pasos para resolver el caso "El tesorero de Montecarlo" usando la simulación de Monte Carlo. Se construye un modelo en Excel con las variables de entrada (ventas, gastos, financiamiento) y salida (flujos de caja, cuotas de deuda). La simulación, con análisis de sensibilidad, muestra que una línea de crédito de Bs. 2,302,095 a 4.5 meses minimiza el riesgo con cuotas de Bs. 530,376.
Este documento introduce los conceptos básicos de la inferencia estadística, incluyendo la estimación y las pruebas de hipótesis. Explica que la inferencia estadística involucra extender los valores encontrados en una muestra a la población general, sujeto a error. Discuten dos métodos principales de inferencia: la estimación, que implica estimar parámetros poblacionales basados en la muestra, y las pruebas de hipótesis, que implican probar hipótesis nulas y alternativas sobre parámetros poblac
Este documento presenta una introducción al análisis de Markov. Explica que el análisis de Markov describe y predice los movimientos de un sistema entre diferentes estados a lo largo del tiempo. También define procesos de Markov, cadenas de Markov y matrices de transición, que son herramientas matemáticas clave utilizadas en el análisis de Markov. Finalmente, incluye varios ejemplos ilustrativos sobre cómo modelar diferentes situaciones como cadenas de Markov.
Técnicas de Proyección o Pronostico de MercadoROSANGM
1) El documento presenta diferentes métodos de proyección y pronóstico como cualitativos, cuantitativos, series de tiempo, regresión lineal y correlación lineal. 2) Los métodos cuantitativos incluyen promedios móviles simples, ponderados y exponenciales basados en datos históricos. 3) La regresión lineal y correlación analizan la relación entre variables para predecir valores futuros.
Este documento proporciona instrucciones básicas para realizar diversos análisis estadísticos comunes en PSPP, como dividir una muestra, calcular nuevas variables, tablas de frecuencias, coeficientes de correlación, regresión lineal, comparación de medias entre grupos e intragrupos, y análisis de varianza. Explica los pasos a seguir en el programa para llevar a cabo cada análisis de manera sencilla.
Este documento presenta las 4 Disciplinas de la Ejecución como un marco para ayudar a las organizaciones a mejorar su capacidad de ejecución. Explica que la ejecución efectiva es más difícil de lograr que desarrollar una estrategia, y que las 4 Disciplinas proporcionan principios y herramientas concretas para traducir el potencial y la visión en resultados reales. También incluye ejemplos de cómo las 4 Disciplinas han ayudado a diferentes organizaciones a mejorar sus resultados de manera significativa.
Este documento presenta una guía para la formulación y solución de modelos de programación lineal. Explica los elementos básicos de la programación lineal y los pasos para identificarlos en un problema. Incluye métodos para resolver modelos gráficamente y con software, además de diferentes tipos de modelos como producción, transporte y mezclas. Finalmente, cubre temas como la programación lineal entera y multiobjetivo.
Este documento presenta las 4 Disciplinas de la Ejecución como un marco para ayudar a las organizaciones a mejorar su capacidad de ejecución. Explica que la ejecución efectiva es más difícil de lograr que desarrollar una estrategia, y que las 4 Disciplinas proporcionan principios y herramientas concretas para traducir los planes estratégicos en resultados reales. También incluye ejemplos de cómo esta metodología ha ayudado a diferentes empresas en Latinoamérica a mejorar sus resultados operativos y financieros
El documento describe el surgimiento y evolución de varios grupos revolucionarios de izquierda en el Perú entre las décadas de 1960 y 1970, incluyendo el Movimiento de Izquierda Revolucionaria (MIR), el Partido Socialista Revolucionario (PSR) y sus sucesores. Estos grupos se inspiraron en movimientos revolucionarios de otros países de América Latina y abogaron por la lucha armada para lograr la revolución. Aunque inicialmente rechazaron participar en elecciones, la victoria de la revolución sandinista en Nicar
Este documento presenta las 4 Disciplinas de la Ejecución como un marco para ayudar a las organizaciones a mejorar su capacidad de ejecución. Explica que la ejecución efectiva es más difícil de lograr que desarrollar una estrategia, y que las 4 Disciplinas proporcionan principios y herramientas concretas para traducir las estrategias y el potencial de una organización en resultados reales. También incluye ejemplos de cómo las 4 Disciplinas han ayudado a diferentes organizaciones a mejorar drásticamente sus resultados.
Este documento describe el surgimiento y evolución de varios grupos revolucionarios de izquierda en el Perú entre las décadas de 1960 y 1970, incluyendo el Movimiento de Izquierda Revolucionaria (MIR), el Partido Socialista Revolucionario (PSR), y el Frente Revolucionario Antiimperialista y por el Socialismo (FRAS). La mayoría de estos grupos abogaban por la lucha armada como medio para lograr el poder, aunque algunos también participaron tácticamente en elecciones. El triunfo de la revolución sand
Este documento ha sido elaborado por el Observatorio Ciudadano de Seguridad Justicia y Legalidad de Irapuato siendo nuestro propósito conocer datos sociodemográficos en conjunto con información de incidencia delictiva de las 10 colonias y/o comunidades que del año 2020 a la fecha han tenido mayor incidencia.
Existen muchas más colonias que presentan cifras y datos en materia de seguridad, sin embargo, en este primer acercamiento lo que se prevées darle al lector una idea de como se encuentran las colonias analizadas, tomando como referencia los datos del INEGI 2020, datos del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública del 2020 al 2023 y las bases de datos propias que desde el 2017 el Observatorio Ciudadano ha recopilado de manera puntual con datos de las vıć timas de homicidio doloso, accidentes de tránsito, personas lesionadas por arma de fuego, entre otros indicadores.
LINEA DE TIEMPO Y PERIODO INTERTESTAMENTARIOAaronPleitez
linea de tiempo del antiguo testamento donde se detalla la cronología de todos los eventos, personas, sucesos, etc. Además se incluye una parte del periodo intertestamentario en orden cronológico donde se detalla todo lo que sucede en los 400 años del periodo del silencio. Basicamente es un resumen de todos los sucesos desde Abraham hasta Cristo
Minería de Datos e IA Conceptos, Fundamentos y Aplicaciones.pdfMedTechBiz
Este libro ofrece una introducción completa y accesible a los campos de la minería de datos y la inteligencia artificial. Cubre todo, desde conceptos básicos hasta estudios de casos avanzados, con énfasis en la aplicación práctica utilizando herramientas como Python y R.
También aborda cuestiones críticas de ética y responsabilidad en el uso de estas tecnologías, discutiendo temas como la privacidad, el sesgo algorítmico y transparencia.
El objetivo es permitir al lector aplicar técnicas de minería de datos e inteligencia artificial a problemas reales, contribuyendo a la innovación y el progreso en su área de especialización.
1. ANÁLISIS DE MARKOV
15.1 Introducción
15.2 Estados y probabilidades de estado
15.3 Matriz de probabilidades de transición
15.4 Predicción de la participación futura en el mercado
15.5 Análisis de Markov en la operación de maquinaria
15.6 Condiciones de equilibrio
15.7 Estados absorbentes y la matriz fundamental: Aplicación a cuentas
por cobrar
2. 15.1 INTRODUCCIÓN
ANALISIS DE MARKOV
Es una técnica que maneja las probabilidades de
ocurrencias futuras mediante el análisis de las
probabilidad conocidas en el presente.
1. Existe un
número
limitado o finito
de estados
posibles.
2. La
probabilidad
de cambiar de
estados
permanece
igual con el
paso del
tiempo.
3. Podemos
predecir
cualquier
estado futuro a
partir de los
estados
anteriores y de
la matriz de
probabilidades
de transición.
4. El tamaño y la
composición
del sistema (es
decir, el
número total
de fabricantes
y clientes) no
cambia
durante el
análisis.
Hay cuatro suposiciones en el análisis de Markov.
3. 15.2 ESTADOS Y PROBABILIDADES
DE LOS ESTADOS
Los estados sirven para identificar todas las condiciones posibles de un proceso
o sistema.
Por ejemplo,
Si hay solamente tres tiendas de abarrotes en un
pueblo pequeño, un residente puede ser cliente de
cualquiera de las tres tiendas en cierto momento.
Por lo tanto, hay tres estados correspondientes a
las tres tiendas.
4. Dos suposiciones adicionales del análisis de Markov son
que los estados son colectivamente exhaustivos y
mutuamente excluyentes.
COLECTIVAMENTE
EXHAUSTIVOS
Significa que podemos
numerar todos los
estados posibles de un
sistema o proceso.
MUTUAMENTE
EXCLUYENTES
Significa que un sistema
puede estar tan solo en
un estado en cualquier
momento.
POR EJEMPLO:
Nuestro estudio del análisis
de Markov supone que hay
un número finito de estados
para cualquier sistema.
POR EJEMPLO:
significa que una persona
únicamente puede ser cliente
de una de las tres tiendas de
abarrotes en un punto en el
tiempo.
5. Después de identificar los estados, el siguiente paso consiste en determinar la
probabilidad de que el sistema esté en dicho estado, cuya información se coloca
entonces en un vector de probabilidades de estado.
6. Vector de probabilidades de estado para el
ejemplo de las tres tiendas de abarrotes
Veamos el vector de estados para los clientes en el pequeño pueblo
con tres tiendas de abarrotes.
Puede haber un total de 100,000 personas que compran en las tres
tiendas durante un mes dado. Unas 40,000 personas compran en
American Food Store, que se llamará estado 1. Por otro lado,
30,000 pueden compraren Food Mart, que se llamará estado 2; y
30,000 pueden comprar en Atlas Foods, que será el estado 3. La
probabilidad de que una persona compre en una de las tres tiendas
es la siguiente:
PROBLEMA
El vector de
probabilidades de
estado representa la
participación
en el mercado.
7. También debería observarse que las probabilidades en el vector de estado
para las tres tiendas de abarrotes representan la participación en el
mercado para las mismas en el primer periodo. Así, en el periodo 1
Amercan Food tiene 40% el mercado; Food Mart, 30%; y Atlas Foods, 30%.
Cuando se trata de participación en el mercado, estos se pueden utilizar en
vez de los valores de probabilidad.
8. En este ejemplo, se realizó un estudio para determinar la lealtad de los clientes.
Se determinó que 80% de los clientes que compran en American Food un mes regresarán a esa tienda el
siguiente.
Del otro 20% de sus clientes, 10% cambia a Food Mart y 10% a Atlas Foods en su siguiente compra
Multiplicando el porcentaje en decimal del estudio por el porcentaje inicial.
9. Multiplicando:
0.3 (0.1) = 0.03
0.3 (0.7) = 0.21
0.3 (0.2) = 0.06
En Food Mart, 70% regresan, 10% cambia a American Food y 20% a Atlas
Foods.
10. De los clientes que compran este mes en Atlas Foods, 60% regresan, pero 20%
cambiará a American Food y 20% a Food Mart.
Multiplicando:
0.3 (0.2) = 0.06
0.3 (0.2) = 0.06
0.3 (0.6) = 0.18
11. CONCLUYENDO
la participación de mercado de 40% para American Food este mes, 32%
regresa, 4% compra en Food Mart y 4% compra en Atlas Foods.
Para encontrar la participación de mercado de
American el siguiente mes, sumamos este 32% de clientes que regresan
mas el 3% de quienes vienen de Food Mart mas el 6% de quienes vienen
de Atlas Foods.
Entonces, American Food tendrá 41% del mercado el próximo mes.
12. 15.3 MATRIZ DE PROBABILIDADES
DE TRANSICIÓN
La matriz de probabilidades de
transición nos permite ir de un
estado a actual a un estado futuro.
Sea Pij = Probabilidad condicional de estar en el estado j en el futuro, dado que el
estado actual es i
Por ejemplo, P12 es la probabilidad de estar en el estado 2 en el futuro, dado que el
evento estaba en el estado 1 en el periodo anterior.
Definimos P = matriz de probabilidades de transición
13. Probabilidades de transición para
las tres tiendas de abarrotes
Usamos los datos históricos de las tres tiendas para determinar qué porcentaje
de clientes cambiaría cada mes. Ponemos estas probabilidades de transición en
la siguiente matriz:
Estado 1, American Foods
Food Mart es el estado 2
Atlas Foods es el estado 3
14. El significado de sus probabilidades se expresa en términos de los diferentes
estados, como sigue:
Los valores de probabilidad para
cualquier renglón deben sumar 1.
15. 15.4 Predicción de la participación
futura en el mercado
Uno de los propósitos del análisis de Markov es predecir el
futuro. Dado el vector de probabilidades de estado y la matriz
de probabilidades de transición, no es muy difícil determinar
las probabilidades de estado en una fecha futura.
Con ese tipo de análisis, podemos comparar la probabilidad
de que un individuo compre en una de las tiendas en el
futuro.
16. Como tal probabilidad es equivalente a la participación en el
mercado, es posible determinar participación futura en el mercado
para American Food, Food Mart y Atlas Foods. Cuando el periodo
actual es 0, calcular las probabilidades de estado para el siguiente
periodo (periodo 1) se hace como sigue:
17. Como se observa, la participación de mercado para American
Food y Food Mart aumenta, en tanto que la de Atlas Food
disminuye. ¿Continuará esta tendencia en el siguiente periodo y
en el que le sigue? De la ecuación 15-4, derivamos un modelo
que nos dirá cuáles serán las probabilidades en cualquier
periodo futuro. Considere dos periodos a partir de ahora:
18. Entonces, las probabilidades de estado n periodos en el futuro
se obtienen de las probabilidades de estado actuales y la
matriz de probabilidades de transición.
19. Paul Tolsky, dueño de Tolsky Works, registró durante varios años la
operación de sus fresadoras. En los dos últimos años, 80% de las
veces la fresadora funcionaba correctamente en el mes actual, si
había funcionado correctamente el mes anterior. Esto también
significa que tan solo 20% del tiempo el funcionamiento de la
máquina era incorrecto para cualquier mes, cuando estaba
funcionando correctamente el mes anterior.
15.5 Análisis de Markov en operación
de maquinaria
En otras palabras, esta máquina puede corregirse cuando no
ha funcionado bien en el pasado y esto ocurre 10% de las
veces. Estos valores ahora se utilizan para construir la matriz
de probabilidades de transición. De nuevo, el estado 1 es una
situación donde la máquina funciona correctamente; y el estado
2, donde la máquina no lo hace.
20. Las dos probabilidades del renglón superior son las
probabilidades de funcionamiento correcto y funcionamiento
incorrecto, dado que la máquina funcionaba correctamente el
periodo anterior.
21. • ¿Cuál es la probabilidad de que la máquina de Tolsky
funcione correctamente dentro de un mes?
• ¿Cuál es la probabilidad d que la máquina funcione
correctamente dentro de dos meses?
La probabilidad de que la máquina funcione
correctamente dentro de un mes es de 0.80. La
probabilidad de que no funcione correctamente en un
mes es de 0.20.
22. Ahora utilizamos estos resultados para determinar la
probabilidad de que la máquina funcione correctamente
dentro de dos meses. El análisis es exactamente el
mismo.
• Significa que dentro de dos meses hay una probabilidad
de 0.66 de que la máquina todavía funcione
correctamente.
• La probabilidad de que la máquina no funcione
correctamente es de 0.34. Desde luego,
23. 15.6 Condiciones de Equilibrio
Al considerar el ejemplo de la máquina de Tolsky, es fácil pensar que
con el paso del tiempo todas las participaciones de mercado o las
probabilidades de estado serán 0 o 1. En general no ocurre así. Es
normal encontrar el porcentaje de equilibrio de los valores o las
probabilidades de mercado. Las probabilidades se llaman
probabilidades de estado estable o probabilidades de equilibrio.
24. Una manera de calcular el estado estable del mercado es utilizar el
análisis de Markov para un número grande de periodos. Es posible ver
si los valores futuros se acercan a un valor estable. Por ejemplo, es
posible repetir el análisis de Markov para la máquina de Tolsky
durante 15 periodos. No es difícil hacerlo a mano. Los resultados del
cálculo se muestran en la tabla
25. La máquina comienza con un funcionamiento
correcto (en el estado 1) en el primer periodo.
En
el periodo 5, hay una probabilidad de tan solo
0.4934 de que la máquina todavía funcione
correctamente
y, para el periodo 10, esta probabilidad es
solamente de 0.360235. En el periodo 15, la
probabilidad
de que la máquina todavía tenga un
funcionamiento correcto es cercana a 0.34. La
probabilidad de que la máquina todavía funcione
bien en un periodo futuro disminuye, pero lo
hace a
una tasa determinada. ¿Qué se esperaría a la
larga? Si hacemos los cálculos para 100
periodos, ¿qué
pasaría? ¿Habrá un equilibrio en este caso? Si
26. Por definición, una condición de equilibrio existe si las
probabilidades de estado o las participaciones de mercado no
cambian después de muchos periodos. Entonces, el equilibrio, en este
caso las probabilidades de estado para un periodo futuro, debe ser
igual que las probabilidades de estado
para el periodo actual. Este hecho es la clave para obtener las
probabilidades de estado estable, cuya relación se expresa como:
De la ecuación siempre es cierto que
(siguiente periodo) (este periodo)P
27. En el equilibrio, las
probabilidades
de estado para el
siguiente periodo
son iguales a las
probabilidades de
estado para este
periodo.
Esta ecuación establece que, en el equilibrio, las probabilidades de
estado para el siguiente periodo
son las mismas que las probabilidades de estado para el periodo
actual.
28. Para la máquina de Tolsky, esto se expresa como sigue:
Aplicando la multiplicación de matrices
29. Ahora tenemos tres ecuaciones (a, b y c) para la máquina. Sabemos
que debe cumplirse la ecuación c. Entonces, eliminamos la ecuación
a o la b, y resolvemos las dos ecuaciones que quedan para obtener 𝜋1
y 𝜋2. Es necesario eliminar una de las ecuaciones, de manera que
tengamos dos incógnitas y dos ecuaciones. Si estuviéramos buscando
las condiciones de equilibrio que incluyeran tres estados, tendríamos
cuatro ecuaciones. De nuevo, será necesario eliminar una de las
ecuaciones para terminar con tres ecuaciones y tres incógnitas.
El motivo por el cual podemos eliminar una de las ecuaciones es que
están matemáticamente interrelacionadas. En otras palabras, una de
las ecuaciones es redundante al especificar las relaciones entre las
diferentes ecuaciones de
equilibrio.
30.
31. Como se observa, la probabilidad del estado estable para el estado
1 es 0.33333333, y la probabilidad del estado de equilibrio para el
estado 2 es
0.66666667, que son los valores que se esperan al ver los resultados
de la tabla. El análisis indica que tan solo es necesario conocer la
matriz de transición para determinar las participaciones en el mercado
en equilibrio. Los valores iniciales para las probabilidades de estado o
la participación en el
mercado no influyen en las probabilidades del estado en equilibrio. El
análisis para determinar las probabilidades del estado en equilibrio o
las participaciones en el mercado es el mismo cuando hay más de tres
estados.
33. Igual que en otros procesos de Markov,
establecemos una matriz de probabilidades de
transición para los cuatro estados.
La probabilidad de estar en la categoría pagada
para cualquier cuenta en un mes futuro, dado que
el cliente está en la categoría de pagada por una
compra este mes, es de 100% o 1.
Para cualquier estado absorbente, la probabilidad
de que un cliente esté en ese estado en el futuro
es de 1, en tanto que la probabilidad de que un
cliente esté en otro estado es de 0
34. antes de elaborar esa matriz (a matriz de
probabilidades de transición), necesitamos
conocer las probabilidades para los otros dos
estados: deuda de menos de un mes y deuda
de uno a tres meses de antigüedad.
35.
36. Las condiciones de equilibrio son aún más
interesantes. Desde luego, a la larga,
todos estarán en la categoría de pagada o
deuda incobrable, lo cual se debe a que
las categorías son estados absorbentes.
¿Pero cuántas personas, o cuánto dinero,
estarán en cada categoría? Si
encontramos la cantidad total de dinero
que quedará como pagada o deuda
incobrable, ayudamos a la compañía a
manejar sus deudas incobrables y sus
flujos de efectivo. Un análisis así requiere
lo que se conoce como matriz
fundamental.
37.
38.
39. para una matriz con dos
renglones y dos columnas, los
cálculos son relativamente
sencillos, como se indica aquí:
40.
41. La nueva matriz FA tiene un
significado importante. Indica la
probabilidad de que una cantidad que
está en uno de los estados no
absorbentes termine en uno de ellos.
El renglón superior de esta matriz
indica las probabilidades de que una
cantidad en la categoría de menos de
un mes termine en la categoría de
pagada o deuda incobrable.
42. Si conocemos las cantidades en las
categorías de menos de un mes y de
entre uno y tres meses, determinamos
la cantidad de dinero que se pagará y la
cantidad que se convertirá en deuda
incobrable. Sea la matriz M la cantidad
de dinero que está en cada estado no
absorbente