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Questions and Answers
¿Cuál es el objetivo principal en la solución de modelos?
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¿Por qué es importante preparar los datos para el modelo?
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¿Cuál es el nombre del proceso de probar y evaluar varias alternativas de decisión?
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¿Qué sucede cuando una alternativa no cumple con las restricciones?
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¿Qué se refiere a los valores de los insumos controlables del modelo?
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¿Qué herramientas se utilizan para obtener los valores de los insumos incontrolables?
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¿Qué es el resultado final que se busca en el análisis cuantitativo?
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¿Cuál es el nombre del proceso de identificar una solución adecuada y recomendada?
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¿Cuál es el objetivo principal de un modelo de programación lineal?
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¿Qué tipo de insumos se refieren a datos del problema que escapan del alcance del analista?
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¿Cuál es el proceso de traducción de una descripción verbal de un problema en un enunciado matemático?
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¿Qué tipo de variables se utilizan para representar y resolver una variedad de problemas económicos?
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¿Qué es el resultado final de un modelo matemático?
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¿Cuál es el papel del analista cuantitativo en la elección de alternativas?
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¿Qué es un modelo matemático?
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¿Qué es el análisis de sensibilidad en el contexto de la toma de decisiones?
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¿Cuál es el propósito principal de las variables de decisión en un modelo matemático?
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¿Qué caracteriza a los modelos determinísticos?
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¿Qué tipo de modelo matemático se utiliza en el problema de programación lineal?
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¿Qué es fundamental para asegurar que un modelo matemático proporcione soluciones útiles?
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¿Qué se busca cuando se identifican y distinguen los insumos controlables e incontrolables?
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¿Qué es un modelo matemático que incorpora la incertidumbre y la variabilidad en sus parámetros?
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¿Qué es la función de un modelo matemático en el análisis cuantitativo?
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¿Qué es esencial para asegurar que un modelo matemático proporcione soluciones útiles y aplicables?
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Study Notes
Estructura de un Modelo Matemático
- Un modelo matemático consiste en insumos, un modelo que representa las relaciones matemáticas del problema, y una salida que proporciona información para la toma de decisiones.
- Los insumos pueden ser controlables (variables de decisión) o incontrolables (datos del problema).
- Los insumos pueden ser determinísticos o probabilísticos.
Elección de Alternativas
- La elección de alternativas no siempre recae en el profesional o consultor que realizó el análisis.
- El analista debe comunicar de manera eficaz los resultados para que sean considerados al momento de elegir la alternativa a implementar.
Implementación y Evaluación de Resultados
- Estos pasos no forman parte del análisis de decisiones y no se estudian en la materia.
Unidad 2: Modelos de Programación Lineal
¿Qué es un Modelo de Programación Lineal?
- Un modelo de programación lineal comienza con la formulación del problema, que se traduce en un modelo matemático compuesto de funciones lineales.
- Su objetivo es optimizar (maximizar o minimizar) una variable de interés a partir de variables de decisión.
Preparación de los datos
- La preparación de los datos es un paso crucial en el análisis cuantitativo.
- Los datos se refieren a los valores de los insumos controlables del modelo.
- Los insumos incontrolables deben especificarse antes de analizar el modelo.
Solución de Modelos
- El objetivo en este paso es identificar los valores de las variables de decisión que proporcionen la "mejor" salida (solución óptima).
- Un método posible es el de prueba y error, donde se prueban y evalúan varias alternativas de decisión.
Variables de Decisión
- Las variables de decisión son los elementos clave que se manipulan dentro del modelo para encontrar la solución óptima.
- Estas variables representan las decisiones que el administrador puede tomar.
Modelos Determinísticos y Probabilísticos
Modelos Determinísticos
- En estos modelos, todos los parámetros y variables se consideran conocidos con certeza.
- Las soluciones proporcionadas por estos modelos son exactas para los datos y condiciones especificadas.
Modelos Probabilísticos
- Estos modelos incorporan la incertidumbre y la variabilidad en sus parámetros.
- Los modelos probabilísticos consideran que algunos elementos pueden ser inciertos y se representan mediante distribuciones de probabilidad.
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Description
Aprende sobre los componentes de un modelo matemático, incluyendo insumos, modelo y salida. Identifica las variables controlables e incontrolables en un problema.