Metodos Cuantitativos Para Los Negocios Edicion 11 Pdf
Metodos Cuantitativos Para Los Negocios Edicion 11 Pdf
Metodos Cuantitativos Para Los Negocios Edicion 11 Pdf
Los métodos cuantitativos son técnicas matemáticas y estadísticas que se utilizan para analizar datos, resolver problemas y tomar decisiones en el ámbito de los negocios. Estos métodos ayudan a los gerentes y administradores a optimizar los recursos, mejorar la calidad, reducir los costos, aumentar la eficiencia y evaluar el desempeño de las organizaciones.
Uno de los libros más reconocidos y utilizados en el campo de los métodos cuantitativos para los negocios es el de Anderson, Sweeney, Williams, Camm y Martin, titulado "Métodos cuantitativos para los negocios", que en su undécima edición ofrece una amplia cobertura de los temas más relevantes y actuales de esta disciplina.
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Contenido del libro
El libro está dividido en 12 capítulos, que abarcan desde los conceptos básicos de los métodos cuantitativos hasta las aplicaciones avanzadas de la optimización. Cada capítulo incluye ejemplos, casos, ejercicios, recuadros "MC en acción" y soluciones documentadas con el uso de software especializado como LINGO o Premium Solver. A continuación se presenta un resumen del contenido de cada capítulo:
Capítulo 1: Introducción a los métodos cuantitativos. En este capítulo se explica el rol y la importancia de los métodos cuantitativos en el proceso de toma de decisiones, se presentan los tipos de modelos y datos que se utilizan en esta disciplina, y se describen las etapas del método científico.
Capítulo 2: Introducción al álgebra lineal. En este capítulo se repasan los conceptos fundamentales del álgebra lineal, como las matrices, los determinantes, las operaciones matriciales, el rango, la inversa y la solución de sistemas de ecuaciones lineales.
Capítulo 3: Programación lineal: formulación del modelo. En este capítulo se introduce el concepto de programación lineal, que es una técnica de optimización que permite maximizar o minimizar una función lineal sujeta a restricciones lineales. Se explican los elementos básicos de un modelo de programación lineal, como la función objetivo, las variables de decisión, las restricciones y la región factible. Se presentan ejemplos de formulación de modelos de programación lineal para diferentes situaciones de negocios, como la asignación de recursos, la mezcla óptima de productos, el transporte y la asignación.
Capítulo 4: Programación lineal: método gráfico y método simplex. En este capítulo se muestran dos métodos para resolver modelos de programación lineal: el método gráfico y el método simplex. El método gráfico consiste en representar la región factible y la función objetivo en un plano cartesiano, e identificar el punto óptimo mediante inspección visual o mediante el uso de las rectas isobeneficio o isocosto. El método simplex es un algoritmo iterativo que parte de una solución básica factible inicial y busca mejorarla mediante operaciones elementales sobre una tabla simplex hasta llegar a una solución óptima.
Capítulo 5: Programación lineal: análisis de sensibilidad e interpretación dual. En este capítulo se analiza cómo cambia la solución óptima de un modelo de programación lineal cuando se modifican algunos parámetros del mismo, como los coeficientes de la función objetivo o las constantes de las restricciones. Este análisis se conoce como análisis de sensibilidad o análisis postóptimo. También se introduce el concepto de dualidad, que establece que todo modelo de programación lineal tiene asociado otro modelo equivalente pero con una interpretación diferente. El modelo dual permite obtener información adicional sobre el valor marginal o sombra de los recursos y las cotas de las variables de holgura.
Capítulo 6: Programación lineal: problemas especiales. En este capítulo se abordan algunos problemas especiales que pueden presentarse en la formulación o solución de modelos de programación lineal, como la no existencia de solución, la existencia de múltiples soluciones óptimas, la existencia de soluciones degeneradas, la existencia de ciclos, la no acotación de la región factible y la no linealidad de la función objetivo o las restricciones. Se explican las causas y consecuencias de estos problemas, y se proponen algunas formas de evitarlos o resolverlos.
Capítulo 7: Programación entera, programación binaria y programación por metas. En este capítulo se extiende el concepto de programación lineal a casos en los que las variables de decisión deben tomar valores enteros o binarios (0 o 1), lo que implica una mayor complejidad en la formulación y solución de los modelos. Se presentan ejemplos de aplicación de la programación entera y la programación binaria en problemas como el corte de materiales, el diseño de redes, el empaquetamiento, el transporte con transbordo, la localización de instalaciones y el diseño de turnos. También se introduce el concepto de programación por metas, que es una técnica que permite incorporar múltiples objetivos en un modelo de optimización, asignando pesos o prioridades a cada uno.
Capítulo 8: Programación no lineal. En este capítulo se estudian los modelos de optimización que involucran funciones no lineales en la función objetivo o las restricciones, lo que implica una mayor dificultad en la formulación y solución de los mismos. Se presentan ejemplos de aplicación de la programación no lineal en problemas como la maximización del beneficio, la minimización del costo, la minimización del riesgo, el diseño óptimo de productos y el ajuste de curvas. Se explican algunos métodos para resolver modelos de programación no lineal, como el método gráfico, el método analítico, el método numérico y el uso de software especializado.
Capítulo 9: Análisis estadístico: descripción, exploración y comparación de datos. En este capítulo se presentan los conceptos básicos del análisis estadístico, que es una técnica que permite resumir, organizar, visualizar y comparar datos numéricos. Se explican las medidas de tendencia central, dispersión, forma y posición que permiten describir las características principales de una distribución de datos. Se muestran los gráficos más comunes para representar los datos, como histogramas, diagramas de caja y bigotes, diagramas de tallo y hoja y gráficos circulares. Se introducen los conceptos de población y muestra, parámetro y estadístico, variable aleatoria y distribución muestral. Se presentan las pruebas estadísticas más utilizadas para comparar dos o más grupos o poblaciones, como la prueba t para medias, la prueba F para varianzas y el análisis de varianza (ANOVA).
Capítulo 10: Análisis estadístico: inferencia sobre poblaciones con una sola muestra. En este capítulo se profundiza en el concepto de inferencia estadística, que es una técnica que permite estimar o contrastar características desconocidas de una población a partir de una muestra representativa. Se explican los métodos para construir intervalos de confianza para estimar parámetros poblacionales como la media, la proporción o la varianza. Se presentan las pruebas de hipótesis para contrastar afirmaciones sobre parámetros poblacionales como la media, la proporción o la varianza. Se discuten los conceptos relacionados con las pruebas de hipótesis, como el nivel de significancia, el valor p, el error tipo I y el error tipo II.
Metodos Cuantitativos Para Los Negocios Edicion 11 Pdf
Metodos Cuantitativos Para Los Negocios Edicion 11 Pdf
Los métodos cuantitativos son técnicas matemáticas y estadísticas que se utilizan para analizar datos, resolver problemas y tomar decisiones en el ámbito de los negocios. Estos métodos ayudan a los gerentes y administradores a optimizar los recursos, mejorar la calidad, reducir los costos, aumentar la eficiencia y evaluar el desempeño de las organizaciones.
Uno de los libros más reconocidos y utilizados en el campo de los métodos cuantitativos para los negocios es el de Anderson, Sweeney, Williams, Camm y Martin, titulado "Métodos cuantitativos para los negocios", que en su undécima edición ofrece una amplia cobertura de los temas más relevantes y actuales de esta disciplina.
Contenido del libro
El libro está dividido en 12 capítulos, que abarcan desde los conceptos básicos de los métodos cuantitativos hasta las aplicaciones avanzadas de la optimización. Cada capítulo incluye ejemplos, casos, ejercicios, recuadros "MC en acción" y soluciones documentadas con el uso de software especializado como LINGO o Premium Solver. A continuación se presenta un resumen del contenido de cada capítulo:
Capítulo 1: Introducción a los métodos cuantitativos. En este capítulo se explica el rol y la importancia de los métodos cuantitativos en el proceso de toma de decisiones, se presentan los tipos de modelos y datos que se utilizan en esta disciplina, y se describen las etapas del método científico.
Capítulo 2: Introducción al álgebra lineal. En este capítulo se repasan los conceptos fundamentales del álgebra lineal, como las matrices, los determinantes, las operaciones matriciales, el rango, la inversa y la solución de sistemas de ecuaciones lineales.
Capítulo 3: Programación lineal: formulación del modelo. En este capítulo se introduce el concepto de programación lineal, que es una técnica de optimización que permite maximizar o minimizar una función lineal sujeta a restricciones lineales. Se explican los elementos básicos de un modelo de programación lineal, como la función