1. La presentación describe 6 estrategias propuestas en un estudio de caso y los modelos probabilísticos que podrían aplicarse para desarrollar cada estrategia, justificando la elección de cada modelo con citas textuales de referencias documentales. Se incluye también una bibliografía de 4 fuentes.
Este documento presenta una introducción a la investigación operativa. Define la investigación operativa como un enfoque científico para la toma de decisiones que involucra modelar situaciones complejas, desarrollar técnicas de solución y comunicar efectivamente los resultados. Explica que la investigación operativa se aplica para asignar recursos de forma eficaz evaluando el rendimiento de sistemas para mejorarlos. Además, resume brevemente la historia y el método de la investigación operativa.
Este documento presenta un resumen del curso de Investigación de Operaciones. El curso aplicará modelos cuantitativos como Programación Lineal, problemas de transporte y asignación, y simulación para resolver problemas de administración y optimizar soluciones. Los objetivos incluyen aplicar modelos cuantitativos, optimizar soluciones mediante Investigación de Operaciones, y conocer el potencial de la simulación y los sistemas de manejo de inventarios.
Este documento presenta un taller sobre Investigación de Operaciones I. Explica brevemente los orígenes y áreas de aplicación de la Investigación de Operaciones, así como el modelamiento matemático. Luego, describe las etapas del modelamiento, incluyendo la definición del problema, formulación del modelo, obtención de la solución y prueba del modelo. Finalmente, incluye ejemplos de ejercicios para practicar la formulación de modelos de programación lineal.
Resumenes: Investigación de Operaciones e Historia-Métodos Cuantitativossophylu94sanchez
Este documento presenta información sobre la investigación de operaciones (I.O.). Explica que la I.O. surgió de la necesidad de asignar recursos escasos de manera efectiva durante la Segunda Guerra Mundial. Luego, se expandió a otras áreas como la industria y los negocios. Describe los principales conceptos de la I.O., incluyendo su naturaleza, áreas de aplicación, y la metodología general que involucra la definición del problema, formulación de modelos, obtención de soluciones y pruebas
Reconocimiento de los metodos probabilisticosAngiePea36
El documento presenta un resumen de los métodos probabilísticos aplicados a diferentes estrategias como proyección, compra, decisión, participación, servicio y optimización. Describe los modelos probabilísticos mínimos cuadrados, exponencial, binomial, de revisión continua, de inventario sin déficit e incremento absoluto. También presenta cadenas de Markov, distribución estacionaria, tiempo de espera, tiempo entre servicio y tiempo de salida.
La investigación de operaciones es la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control de organizaciones y sistemas para encontrar soluciones que sirvan mejor a los objetivos de la organización. Se originó durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos escasos de forma eficiente y ha desarrollado modelos matemáticos como la programación lineal. Un ejemplo clásico es el problema de la dieta que minimiza los costos al satisfacer requerimientos nutricionales.
1. La presentación describe 6 estrategias propuestas en un estudio de caso y los modelos probabilísticos que podrían aplicarse para desarrollar cada estrategia, justificando la elección de cada modelo con citas textuales de referencias documentales. Se incluye también una bibliografía de 4 fuentes.
Este documento presenta una introducción a la investigación operativa. Define la investigación operativa como un enfoque científico para la toma de decisiones que involucra modelar situaciones complejas, desarrollar técnicas de solución y comunicar efectivamente los resultados. Explica que la investigación operativa se aplica para asignar recursos de forma eficaz evaluando el rendimiento de sistemas para mejorarlos. Además, resume brevemente la historia y el método de la investigación operativa.
Este documento presenta un resumen del curso de Investigación de Operaciones. El curso aplicará modelos cuantitativos como Programación Lineal, problemas de transporte y asignación, y simulación para resolver problemas de administración y optimizar soluciones. Los objetivos incluyen aplicar modelos cuantitativos, optimizar soluciones mediante Investigación de Operaciones, y conocer el potencial de la simulación y los sistemas de manejo de inventarios.
Este documento presenta un taller sobre Investigación de Operaciones I. Explica brevemente los orígenes y áreas de aplicación de la Investigación de Operaciones, así como el modelamiento matemático. Luego, describe las etapas del modelamiento, incluyendo la definición del problema, formulación del modelo, obtención de la solución y prueba del modelo. Finalmente, incluye ejemplos de ejercicios para practicar la formulación de modelos de programación lineal.
Resumenes: Investigación de Operaciones e Historia-Métodos Cuantitativossophylu94sanchez
Este documento presenta información sobre la investigación de operaciones (I.O.). Explica que la I.O. surgió de la necesidad de asignar recursos escasos de manera efectiva durante la Segunda Guerra Mundial. Luego, se expandió a otras áreas como la industria y los negocios. Describe los principales conceptos de la I.O., incluyendo su naturaleza, áreas de aplicación, y la metodología general que involucra la definición del problema, formulación de modelos, obtención de soluciones y pruebas
Reconocimiento de los metodos probabilisticosAngiePea36
El documento presenta un resumen de los métodos probabilísticos aplicados a diferentes estrategias como proyección, compra, decisión, participación, servicio y optimización. Describe los modelos probabilísticos mínimos cuadrados, exponencial, binomial, de revisión continua, de inventario sin déficit e incremento absoluto. También presenta cadenas de Markov, distribución estacionaria, tiempo de espera, tiempo entre servicio y tiempo de salida.
La investigación de operaciones es la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control de organizaciones y sistemas para encontrar soluciones que sirvan mejor a los objetivos de la organización. Se originó durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos escasos de forma eficiente y ha desarrollado modelos matemáticos como la programación lineal. Un ejemplo clásico es el problema de la dieta que minimiza los costos al satisfacer requerimientos nutricionales.
Este documento presenta un resumen de un estudio de caso sobre el uso de modelos probabilísticos. El estudio analiza seis estrategias empresariales y los modelos probabilísticos aplicables a cada una, como proyecciones de demanda usando un modelo exponencial, modelos de inventario determinista y probabilístico para compras, y un modelo de cadena de Markov para participación. El estudio concluye citando varias referencias bibliográficas sobre los temas.
Este documento presenta información sobre optimización lineal y su enseñanza en el currículum chileno de matemáticas. Explica brevemente la historia de la optimización lineal, sus usos comunes y la propuesta del Ministerio de Educación para incluirla en 3o medio. Plantea la importancia de analizar este tema desde una perspectiva socioepistemológica para enriquecer su enseñanza.
Este documento presenta un libro sobre programación lineal para administración. El libro contiene cinco capítulos que cubren el modelo de programación lineal, métodos de resolución como el método Simplex, dualidad, análisis de sensibilidad y programación entera. Además, incluye ejemplos resueltos y ejercicios propuestos para los estudiantes.
La simulación es una técnica útil para experimentar con modelos matemáticos de sistemas complejos que involucran eventos aleatorios y múltiples variables. El documento describe el proceso de simulación en 5 pasos: 1) definir objetivos, 2) formular el modelo, 3) diseñar el experimento, 4) realizar el experimento, y 5) evaluar resultados. También explica cómo generar números aleatorios y verificar la validez del modelo. Finalmente, presenta un ejemplo de simulación para analizar las ganancias de un nuevo producto.
El documento describe el origen y significado de la investigación de operaciones. Surge durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos militares de forma efectiva. Se define como determinar el mejor curso de acción para problemas de decisión con recursos limitados, usando un enfoque científico y creativo. Describe características como usar un equipo multidisciplinario y buscar soluciones óptimas. Explica tipos de modelos y áreas de aplicación como producción, logística y toma de decisiones con incertidumbre.
El documento introduce la Investigación de Operaciones como la aplicación del método científico para tomar decisiones en organizaciones. Explica que involucra áreas como manufactura, transporte y más. También describe que la toma de decisiones puede ser cualitativa o cuantitativa, y que surgió para asignar recursos durante la Segunda Guerra Mundial. Finalmente, define un problema de maximizar el área de un rectángulo con alambre limitado para ilustrar los componentes de un problema de IO: alternativas, restricciones y criterio objetivo.
La investigación de operaciones tiene sus raíces en décadas pasadas, pero su inicio formal se atribuye a los esfuerzos militares durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos de manera efectiva. Después de la guerra, las técnicas se aplicaron a problemas industriales. La metodología incluye formular y definir el problema, construir un modelo matemático, solucionar el modelo, y analizar y validar los resultados. Los modelos pueden ser determinísticos u probabilísticos, e incluyen programación lineal para optim
Este documento presenta un libro sobre Investigación de Operaciones dividido en 12 capítulos. El libro introduce conceptos clave como la toma de decisiones, la Investigación de Operaciones y su historia. Luego, los capítulos cubren temas como la formulación de modelos, métodos gráficos, algebraicos y Simplex para resolver problemas de programación lineal, así como métodos específicos para transporte, asignaciones y programación entera/binaria. Finalmente, se explican herramientas de administración de proyectos como PERT y CPM. El
Los modelos se utilizan por siete razones:
1. Nos obligan a definir explícitamente objetivos
2. Identifican y registran los tipos de decisiones
3. Identifican y registran las interacciones entre las decisiones
4. Nos permiten identificar las variables que se van a incluir y definirlas en
términos cuantificables
5. Nos obligan a considerar los datos que son pertinentes
6. Nos permiten reconocer la limitaciones relacionados a los valores que
esas variables cuantificables pueden adoptar
7. Nos permiten comunicar ideas y conocimientos
Este documento presenta una tesis sobre la importancia de la simulación en la mejora de procesos. El objetivo principal es diseñar el proceso de un auto lavado para ofrecer una disminución en el tiempo promedio de servicio mediante la simulación. En el marco teórico se explican conceptos como los antecedentes, definición y aplicaciones de la simulación. Posteriormente, se formulará el problema del auto lavado, se recolectarán datos y se diseñará el modelo de simulación para evaluar alternativas de mejora y formular conclusiones
Investigacion de operaciones mapa conceptualLuis Diaz
La investigación de operaciones es una rama de las matemáticas que utiliza modelos matemáticos, estadísticas y algoritmos para ayudar a tomar decisiones. Se originó para resolver problemas militares como la asignación de recursos y luego se expandió a organizaciones industriales, académicas y gubernamentales. El proceso implica definir un problema, formular un modelo matemático, obtener una solución y probar el modelo antes de implementar la solución.
El documento describe la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en Inglaterra a finales de 1939 para maximizar la eficiencia militar durante la Segunda Guerra Mundial. Involucra el uso de modelos matemáticos, estadística y teoría de probabilidades para resolver problemas complejos. Algunos métodos incluyen programación lineal, teoría de juegos, simulación por eventos discretos y algoritmos genéticos.
Este documento introduce la simulación de eventos discretos. Explica que la simulación permite realizar estudios piloto de sistemas complejos de manera rápida y económica. Detalla las etapas de un proyecto de simulación, incluyendo la formulación del problema, recolección de datos, construcción del modelo, validación y experimentación. También define conceptos clave como sistemas, modelos, eventos y tiempos en simulación.
Este documento describe diferentes tipos de modelos matemáticos que se pueden usar para resolver problemas empresariales. Explica que la investigación de operaciones utiliza modelos matemáticos para representar relaciones cuantitativas y proporcionar una base para la toma de decisiones. Luego resume los diferentes tipos de modelos, incluidos cualitativos vs. cuantitativos, estándar vs. hechos a la medida, descriptivos vs. de optimización, probabilísticos vs. determinísticos, estáticos vs. dinámicos y de simulación
Este documento presenta una introducción a la investigación de operaciones y la programación lineal. Explica conceptos clave como modelos matemáticos, variables de decisión, restricciones y función objetivo. Luego describe el método simplex y presenta ejemplos de problemas de minimización y maximización resueltos gráficamente usando programación lineal. Finalmente incluye una bibliografía sobre el tema.
Este documento presenta los objetivos y esquema de un curso de introducción a la econometría aplicada a las finanzas. Explica que los métodos de simulación como la simulación de Montecarlo y el bootstrapping permiten conducir experimentos bajo condiciones controladas para determinar el efecto de cambios en variables financieras. Describe los pasos para realizar simulaciones de Montecarlo y bootstrapping, incluyendo la generación de datos, regresiones y parámetros de interés de forma repetida.
La investigación operativa es una disciplina científica moderna que aplica teoría, métodos y técnicas especiales para resolver problemas de administración y control en sistemas naturales y creados por humanos. Requiere amplios conocimientos matemáticos y definir un modelo que guíe las decisiones. Se originó en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para apoyar la toma de decisiones militares y luego se adaptó a mejorar la eficiencia industrial y de producción civil.
Este documento presenta una introducción a la Investigación de Operaciones (I.O.). Explica que la I.O. aplica el método científico para resolver problemas mediante métodos multidisciplinarios con el objetivo de optimizar procesos bajo condiciones de recursos escasos. Luego describe algunos métodos comunes de la I.O. como la programación lineal y los métodos probabilísticos. Finalmente, ofrece dos ejemplos de cómo la I.O. puede aplicarse para asignar trabajadores a tareas y planificar recursos en el sistema de salud
Este documento describe los métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Estos métodos pueden guiar, ayudar y automatizar la toma de decisiones, así como justificar las decisiones tomadas. Se aplican a problemas como la planeación de la producción, la optimización de recursos, la asignación de personal y la localización. El documento también cubre la administración científica, la construcción de modelos y el método de ponderación de factores para evaluar alternativas.
Modelos cuantitativos en la toma de decisionesgarciara
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos:
El documento describe el análisis cuantitativo de un proyecto de investigación sobre gerencia y toma de decisiones en una universidad venezolana, incluyendo los pasos del proceso de análisis cuantitativo y ejemplos de modelos como teoría de colas, PERT/CPM, inventarios y simulación aplicados a la toma de decisiones.
Reconocimiento de los metodos probabilisticosCesarAranzazu
Este documento presenta un reconocimiento de los métodos probabilísticos utilizados para desarrollar una estrategia de estudio de caso. Incluye perfiles de estudiantes y tutora, un mapa conceptual, una tabla que reconoce la estrategia propuesta, los modelos probabilísticos aplicados, la justificación y referencia de cada uno. También contiene métodos probabilísticos para la toma de decisiones, participación, servicio, optimización y bibliografía.
Sintesis de modelo de lineas de espera con una politica de inventarios.Identificacion de las estrategias a utilizar para participacion,servicio y optimizacion.
Este documento presenta un resumen de un estudio de caso sobre el uso de modelos probabilísticos. El estudio analiza seis estrategias empresariales y los modelos probabilísticos aplicables a cada una, como proyecciones de demanda usando un modelo exponencial, modelos de inventario determinista y probabilístico para compras, y un modelo de cadena de Markov para participación. El estudio concluye citando varias referencias bibliográficas sobre los temas.
Este documento presenta información sobre optimización lineal y su enseñanza en el currículum chileno de matemáticas. Explica brevemente la historia de la optimización lineal, sus usos comunes y la propuesta del Ministerio de Educación para incluirla en 3o medio. Plantea la importancia de analizar este tema desde una perspectiva socioepistemológica para enriquecer su enseñanza.
Este documento presenta un libro sobre programación lineal para administración. El libro contiene cinco capítulos que cubren el modelo de programación lineal, métodos de resolución como el método Simplex, dualidad, análisis de sensibilidad y programación entera. Además, incluye ejemplos resueltos y ejercicios propuestos para los estudiantes.
La simulación es una técnica útil para experimentar con modelos matemáticos de sistemas complejos que involucran eventos aleatorios y múltiples variables. El documento describe el proceso de simulación en 5 pasos: 1) definir objetivos, 2) formular el modelo, 3) diseñar el experimento, 4) realizar el experimento, y 5) evaluar resultados. También explica cómo generar números aleatorios y verificar la validez del modelo. Finalmente, presenta un ejemplo de simulación para analizar las ganancias de un nuevo producto.
El documento describe el origen y significado de la investigación de operaciones. Surge durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos militares de forma efectiva. Se define como determinar el mejor curso de acción para problemas de decisión con recursos limitados, usando un enfoque científico y creativo. Describe características como usar un equipo multidisciplinario y buscar soluciones óptimas. Explica tipos de modelos y áreas de aplicación como producción, logística y toma de decisiones con incertidumbre.
El documento introduce la Investigación de Operaciones como la aplicación del método científico para tomar decisiones en organizaciones. Explica que involucra áreas como manufactura, transporte y más. También describe que la toma de decisiones puede ser cualitativa o cuantitativa, y que surgió para asignar recursos durante la Segunda Guerra Mundial. Finalmente, define un problema de maximizar el área de un rectángulo con alambre limitado para ilustrar los componentes de un problema de IO: alternativas, restricciones y criterio objetivo.
La investigación de operaciones tiene sus raíces en décadas pasadas, pero su inicio formal se atribuye a los esfuerzos militares durante la Segunda Guerra Mundial para asignar recursos de manera efectiva. Después de la guerra, las técnicas se aplicaron a problemas industriales. La metodología incluye formular y definir el problema, construir un modelo matemático, solucionar el modelo, y analizar y validar los resultados. Los modelos pueden ser determinísticos u probabilísticos, e incluyen programación lineal para optim
Este documento presenta un libro sobre Investigación de Operaciones dividido en 12 capítulos. El libro introduce conceptos clave como la toma de decisiones, la Investigación de Operaciones y su historia. Luego, los capítulos cubren temas como la formulación de modelos, métodos gráficos, algebraicos y Simplex para resolver problemas de programación lineal, así como métodos específicos para transporte, asignaciones y programación entera/binaria. Finalmente, se explican herramientas de administración de proyectos como PERT y CPM. El
Los modelos se utilizan por siete razones:
1. Nos obligan a definir explícitamente objetivos
2. Identifican y registran los tipos de decisiones
3. Identifican y registran las interacciones entre las decisiones
4. Nos permiten identificar las variables que se van a incluir y definirlas en
términos cuantificables
5. Nos obligan a considerar los datos que son pertinentes
6. Nos permiten reconocer la limitaciones relacionados a los valores que
esas variables cuantificables pueden adoptar
7. Nos permiten comunicar ideas y conocimientos
Este documento presenta una tesis sobre la importancia de la simulación en la mejora de procesos. El objetivo principal es diseñar el proceso de un auto lavado para ofrecer una disminución en el tiempo promedio de servicio mediante la simulación. En el marco teórico se explican conceptos como los antecedentes, definición y aplicaciones de la simulación. Posteriormente, se formulará el problema del auto lavado, se recolectarán datos y se diseñará el modelo de simulación para evaluar alternativas de mejora y formular conclusiones
Investigacion de operaciones mapa conceptualLuis Diaz
La investigación de operaciones es una rama de las matemáticas que utiliza modelos matemáticos, estadísticas y algoritmos para ayudar a tomar decisiones. Se originó para resolver problemas militares como la asignación de recursos y luego se expandió a organizaciones industriales, académicas y gubernamentales. El proceso implica definir un problema, formular un modelo matemático, obtener una solución y probar el modelo antes de implementar la solución.
El documento describe la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en Inglaterra a finales de 1939 para maximizar la eficiencia militar durante la Segunda Guerra Mundial. Involucra el uso de modelos matemáticos, estadística y teoría de probabilidades para resolver problemas complejos. Algunos métodos incluyen programación lineal, teoría de juegos, simulación por eventos discretos y algoritmos genéticos.
Este documento introduce la simulación de eventos discretos. Explica que la simulación permite realizar estudios piloto de sistemas complejos de manera rápida y económica. Detalla las etapas de un proyecto de simulación, incluyendo la formulación del problema, recolección de datos, construcción del modelo, validación y experimentación. También define conceptos clave como sistemas, modelos, eventos y tiempos en simulación.
Este documento describe diferentes tipos de modelos matemáticos que se pueden usar para resolver problemas empresariales. Explica que la investigación de operaciones utiliza modelos matemáticos para representar relaciones cuantitativas y proporcionar una base para la toma de decisiones. Luego resume los diferentes tipos de modelos, incluidos cualitativos vs. cuantitativos, estándar vs. hechos a la medida, descriptivos vs. de optimización, probabilísticos vs. determinísticos, estáticos vs. dinámicos y de simulación
Este documento presenta una introducción a la investigación de operaciones y la programación lineal. Explica conceptos clave como modelos matemáticos, variables de decisión, restricciones y función objetivo. Luego describe el método simplex y presenta ejemplos de problemas de minimización y maximización resueltos gráficamente usando programación lineal. Finalmente incluye una bibliografía sobre el tema.
Este documento presenta los objetivos y esquema de un curso de introducción a la econometría aplicada a las finanzas. Explica que los métodos de simulación como la simulación de Montecarlo y el bootstrapping permiten conducir experimentos bajo condiciones controladas para determinar el efecto de cambios en variables financieras. Describe los pasos para realizar simulaciones de Montecarlo y bootstrapping, incluyendo la generación de datos, regresiones y parámetros de interés de forma repetida.
La investigación operativa es una disciplina científica moderna que aplica teoría, métodos y técnicas especiales para resolver problemas de administración y control en sistemas naturales y creados por humanos. Requiere amplios conocimientos matemáticos y definir un modelo que guíe las decisiones. Se originó en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para apoyar la toma de decisiones militares y luego se adaptó a mejorar la eficiencia industrial y de producción civil.
Este documento presenta una introducción a la Investigación de Operaciones (I.O.). Explica que la I.O. aplica el método científico para resolver problemas mediante métodos multidisciplinarios con el objetivo de optimizar procesos bajo condiciones de recursos escasos. Luego describe algunos métodos comunes de la I.O. como la programación lineal y los métodos probabilísticos. Finalmente, ofrece dos ejemplos de cómo la I.O. puede aplicarse para asignar trabajadores a tareas y planificar recursos en el sistema de salud
Este documento describe los métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Estos métodos pueden guiar, ayudar y automatizar la toma de decisiones, así como justificar las decisiones tomadas. Se aplican a problemas como la planeación de la producción, la optimización de recursos, la asignación de personal y la localización. El documento también cubre la administración científica, la construcción de modelos y el método de ponderación de factores para evaluar alternativas.
Modelos cuantitativos en la toma de decisionesgarciara
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones o menos:
El documento describe el análisis cuantitativo de un proyecto de investigación sobre gerencia y toma de decisiones en una universidad venezolana, incluyendo los pasos del proceso de análisis cuantitativo y ejemplos de modelos como teoría de colas, PERT/CPM, inventarios y simulación aplicados a la toma de decisiones.
Reconocimiento de los metodos probabilisticosCesarAranzazu
Este documento presenta un reconocimiento de los métodos probabilísticos utilizados para desarrollar una estrategia de estudio de caso. Incluye perfiles de estudiantes y tutora, un mapa conceptual, una tabla que reconoce la estrategia propuesta, los modelos probabilísticos aplicados, la justificación y referencia de cada uno. También contiene métodos probabilísticos para la toma de decisiones, participación, servicio, optimización y bibliografía.
Sintesis de modelo de lineas de espera con una politica de inventarios.Identificacion de las estrategias a utilizar para participacion,servicio y optimizacion.
Este documento presenta una introducción a la teoría de las matemáticas en la administración. Explica que esta teoría se aplica a procesos decisorios programables y permite crear modelos de simulación. También describe algunas técnicas clave como la teoría de juegos, teoría de colas, programación lineal y cómo clasifica los problemas por su complejidad. Finalmente, resume los pasos del método de acción de investigación de operaciones para resolver problemas.
Este documento presenta una introducción a la investigación de operaciones. Explica brevemente la historia de la investigación de operaciones, desde sus orígenes en la revolución industrial hasta su aplicación durante las guerras mundiales y su desarrollo posterior. También resume los conceptos básicos de la investigación de operaciones, incluyendo la definición del problema, la construcción de modelos matemáticos y la metodología general.
Este documento presenta una introducción a los métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Explica conceptos como modelos deterministas y probabilísticos, y métodos como programación lineal, teoría de pronósticos, PERT, análisis de punto de equilibrio, teoría de colas e inventarios.
Modelos cuantitativos en Toma de Decisionesgarciara
Este documento presenta diferentes métodos cuantitativos para la toma de decisiones, incluyendo modelos de programación lineal, teoría de pronósticos, método PERT, análisis de punto de equilibrio, teoría de colas e inventarios. Explica conceptos clave como probabilidad, riesgo e incertidumbre en la toma de decisiones, así como herramientas como árboles de decisión.
Introduccion a la investigacion de operaciones.pptxENRIQUEBetanzos
Este documento presenta una introducción a la investigación de operaciones. Brevemente describe la historia de la IO, desde sus primeras aplicaciones en 1780 hasta el desarrollo actual. Explica que la IO se caracteriza por un enfoque de sistemas, el uso de equipos interdisciplinarios y la adaptación del método científico. Además, resume los principales tipos de problemas que aborda la IO y los métodos comúnmente utilizados.
1. El estudiante diseñó un mentefacto sobre el modelo de colas M/G/C-FCFS con una política de inventario de revisión continua (R,Q) usando CmapTools.
2. El estudiante identificó que la cadena de Markov, el modelo de línea de espera de un solo servidor y la programación estocástica son los modelos probabilísticos requeridos para abordar las estrategias de participación, servicio y optimización propuestas en el estudio de caso.
3. El estudiante justificó los modelos se
Este documento presenta varios modelos probabilísticos y estrategias para su aplicación en la toma de decisiones gerenciales. Describe modelos como la suavización exponencial, el método Delphi, Box-Jenkins, modelos de producción con déficit, compra con déficit, inventarios de revisión continua y periódica, matrices de probabilidades de transición, sistemas de canal único y múltiple, y métodos de optimización como programación cuadrática y separable. Cada modelo o estrategia se justifica y respalda con referencias bibliográ
Este documento presenta información sobre diferentes métodos y modelos probabilísticos aplicados a la investigación de operaciones, incluyendo cadenas de Markov, teoría de colas, y programación no lineal. Describe brevemente cada uno de estos métodos y ofrece ejemplos de su aplicación. Además, incluye una tabla de diagnóstico inicial que analiza los métodos probabilísticos requeridos y las referencias documentales correspondientes.
El documento presenta un diagnóstico inicial de un estudio de caso sobre la gestión de inventarios. Se identifican tres estrategias propuestas en el estudio de caso: 1) proyección mediante un modelo de serie de tiempo, 2) compra mediante un método de suavización exponencial, y 3) decisión mediante un método de promedios móviles. Se justifican los modelos probabilísticos requeridos para cada estrategia y se citan referencias documentales en norma APA. Adicionalmente, se presenta una tabla resumiendo esta información.
El documento presenta el diagnóstico y análisis final de un estudio de caso. Se identifican tres estrategias propuestas (participación, servicio, optimización) y se asignan modelos probabilísticos específicos para cada una. Se justifican los modelos con citas textuales de referencias bibliográficas y se incluyen las referencias en formato APA.
El documento presenta el diagnóstico y análisis final de un estudio de caso sobre modelos probabilísticos. Se identifican tres estrategias propuestas (participación, servicio, optimización) y se asigna a cada una un modelo probabilístico específico (cadena de Markov, línea de espera, programación estocástica). Se justifica la elección de cada modelo con citas textuales de referencias bibliográficas.
El documento describe diferentes métodos cualitativos y cuantitativos para realizar proyecciones de mercado. Entre los métodos cualitativos se encuentra el Método de Delphi, que involucra reunir expertos en un tema y aplicar múltiples rondas de cuestionarios para lograr un consenso. Los métodos cuantitativos incluyen modelos causales como la regresión lineal y modelos de series de tiempo como promedios móviles y suavización exponencial. El objetivo es determinar el comportamiento futuro de variables clave utilizando técnicas est
El documento presenta un reconocimiento de los métodos probabilísticos realizado por Dayana Julissa Caballero para la Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Incluye un mapa conceptual de los métodos probabilísticos, una tabla con 6 estrategias propuestas en un estudio de caso y los modelos probabilísticos y referencias documentales asociadas a cada una, y una bibliografía de 4 fuentes.
Este documento presenta diferentes métodos cualitativos y cuantitativos para realizar proyecciones de mercado. Entre los métodos cualitativos se encuentra el Método de Delphi, que reúne a expertos en un tema para obtener una opinión consensuada mediante cuestionarios iterativos. Los métodos cuantitativos incluyen modelos causales como la regresión lineal y modelos de series de tiempo como promedios móviles y suavización exponencial, los cuales usan datos históricos para proyectar tendencias futuras. El documento explic
El documento presenta los conceptos básicos y la historia de la Investigación de Operaciones. Explica que la IO es un enfoque científico para la toma de decisiones que involucra modelar situaciones complejas, desarrollar técnicas de solución y comunicar resultados de manera efectiva. También describe las fases del proceso de IO, incluyendo la formulación del problema, construcción del modelo, obtención de soluciones y validación de resultados.
Este documento describe un estudio realizado sobre el sistema de atención en el Mesón del Estudiante de una universidad para reducir los tiempos de espera. Se identificaron los componentes del sistema, se recolectaron datos de arribos y tiempos de servicio, y se construyó un modelo de cola M/M/1. Los resultados mostraron que agregando un servidor adicional para hacer el sistema M/M/2 podría reducir los tiempos de espera. Se recomienda implementar esta solución o agregar ayuda temporal durante horas pico para mejorar la productividad
11 administración de pruebas (procedimientos y recolección de información)Y Casart
Este documento describe los procedimientos y la recolección de datos para la administración de pruebas. Explica los pasos para preparar, aplicar y recolectar una prueba, incluyendo la preparación del espacio y materiales, las instrucciones a los evaluandos, y la recolección de la información para evaluar la utilidad de la prueba. También discute los métodos para recolectar feedback de los evaluandos y evaluadores después de aplicar la prueba.
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Reconocimiento de los_metodos_probabilisticos
1. PASO 1 - DESARROLLAR Y PRESENTAR EL RECONOCIMIENTO DE
LOS MÉTODOS PROBABILÍSTICOS
Nombre del estudiante:
Daniel Andrés Acosta Nemocon
Código: 91.535.256
No. De grupo:
104561_42
Tutor:
ALBERTO LOPEZ
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
METODOS PROBABILISTICOS
BUCARAMANGA
SEPTIEMBRE 02 DE 2018
6. Reconocimiento del estudio de caso
Tabla de Reconocimiento del estudio de caso
No.
Estrategia
propuesta en
el estudio de
caso
Modelos
probabilísticos (a
aplicar para desarrollar
la estrategia)
Justificación
(Cita textual)
Referencia documental
en norma APA (consulte aquí)
1 Proyección
1.Metodo de series de
tiempo
¨Se utilizan bases
históricas de una
variable para
generar un
pronóstico del
futuro.
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.¨51-
52)
2.Metodo Grafico ¨Se obtiene de una
gráfica, este modelo
se basa en la
experiencia del
analista, es un juicio
subjetivo más que
matemático y
estadístico.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.¨52-
54)
3. Modelo Promedios
Móviles.
¨Basado en su
sencilles para
realizar pronósticos
a corto y mediano
plazo.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.¨54-
56)
2 Compra
1. Modelos para la
toma de Decisiones.
¨Basado en la
flexibilidad de
acuerdo a la
organización,
teniendo en cuenta:
Objetivos,
recolección de
datos, resolución e
implementación de
modelo.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.100-
103)
2.Modelo de
clasificación ABC
¨Se estructura en el
porcentaje de
participación de
productos en la
compañía.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.103-
104)
3.Modelo cantidad
económica de pedidos
¨Fuertemente
basado en supuestos
que se suaviza con
la teoría además de
conceptos como:
demanda, costos
permanentes y
rotación de
inventario.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.104-
108)
3 Decisión
1. Sistema de revisión
continua de inventarios
¨Permite conocer de
manera oportuna la
cantidad de
inventarios con un
conteo actualizado ¨
(Guerrero,S.H,Inventarios
manejo y control,2009,p.100)
2. Sistema de revisión
periódica de
inventarios.
¨Se apoya en el
conteo de mercancía
eventualmente para
conocer existencia¨
(Guerrero,S.H,Inventarios
manejo y control,2009,p.p
100-101)
3. Sistema de
inventarios con
distribuciones teóricas.
¨Herramienta que
facilita el cálculo con
la utilización de
distribución
exponencial y
Poisson.¨
(Guerrero,S.H,Inventarios
manejo y control,2009,p.p
134-135)
7. 4 Participación
1. Pronostico de
variables en el futuro.
¨Por medio de estas
cadenas se
pronostica el
comportamiento
futuro de ciertas
variables.¨
(Taibo,Amaranto,Investigacion
de Operaciones para los no
Matemáticos ,2009,p.71)
2. Construcción de la
matriz de transición.
¨Conociendo la
matriz de transición
se obtienen las
respuestas del
sistema a las
diferentes entradas
que se aplique al
mismo.¨
(Taibo,Amaranto,Investigación
de Operaciones para los no
Matemáticos 2009,p.71)
3. Utilización de
matrices 4x4.
¨Recordando el
producto de dos
matrices, tenemos
que una matriz de
4x4 de una de 4x1
nos da una matriz
de 4x1.¨
(Taibo,Amaranto,Investigación
de Operaciones para los no
Matemáticos 2009,p.76)
5 Servicio
1. Medidas de tasa del
sistema.
¨Diferencias las
medidas blandas y
duras en los
análisis.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).p.90)
2. Modelos de colas
simples
¨Supongamos que
tenemos un sistema
en tasa de llegada
de tiempo, con
servicios constantes
se pueden presentar
tres casos: No hay
cola, tiempo ocioso
del servidor; no hay
cola ni tiempo
ocioso del servidor;
Formación de cola y
sin tiempo ocioso en
el servidor.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).pp.91-
92)
3. Modelos múltiple de
colas.
¨A medida que van
llegando los clientes,
los servidores se
van ocupando y
cada vez que uno de
ellos acaba su
servicio, el primero
de la cola lo vuelve
a ocupar con
medidas de Poisson
y Exponencial.¨
(Amaya,A.J.Toma de
decisiones gerenciales:
métodos cuantativos para la
administración,(2009).p.94)
6 Optimización
1. Método de Newton ¨ Rápida
convergencia a la
solución del
problema planteado
si el punto del que
partimos está
próximo a él.¨
(Maroto,A.C.& Alcaraz,
S.J.Introduccion a la
investigación operativa en
administración y dirección de
empresas,(2011).p.234).¨
2. Modelo de Sharpe. ¨Determina el riesgo
que puede tener un
valor, así como el
efecto que produce
en el riesgo de la
cartera al que
pertenece.¨
(Maroto,A.C.& Alcaraz,
S.J.Introduccion a la
investigación operativa en
administración y dirección de
empresas,(2011).p.248).¨
3.Modelo de Markowitz ¨Basado en ser base
la teoría moderna de
(Maroto,A.C.& Alcaraz,
S.J.Introduccion a la
8. BIBLIOGRAFIA:
Amaya, A. J. (2009). Toma de decisiones gerenciales: métodos cuantitativos para la administración
(2a. Ed.) (pp. 47-57), Bogotá, CO: Ecoe Ediciones. Recuperado
de http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=10467109&ppg=9.
Ruiz, E. N. (2011). Investigación de Operaciones. En: Selección de Guías de Estudio: Contabilidad y
Finanzas (pp. 61-71), Habana CUBA: Editorial Universitaria. Recuperado
dehttp://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=10472570&ppg=2
Taibo, A. Investigación de operaciones para los no matemáticos (pp. 71-77), México, D.F., MX:
Instituto Politécnico Nacional, 2009. Accessed November 27, 2016. Recuperado
de:http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2077/lib/unadsp/reader.action?docID=10504970&ppg=8.
carteras y abrir una
nueva etapa en el
análisis financiero.¨
investigación operativa en
administración y dirección de
empresas,(2011).p.242).¨