- Portada
- Preliminares
- Portadilla
- Legal
- Dedicatoria
- Contenido breve
- Contenido
- Prefacio
- CAMBIOS EN ESTA EDICIÓN
- CARACTERÍSTICAS Y PEDAGOGÍA
- ESQUEMA DE FLEXIBILIDAD DEL CURSO
- AGRADECIMIENTOS
- 1. Introducción
- 1.1 Solución de problemas y toma de decisiones
- 1.2 Análisis cuantitativo y toma de decisiones
- 1.3 Análisis cuantitativo
- Desarrollo de modelos
- Preparación de los datos
- Solución de modelos
- Generación de informes
- Una nota respecto a la implementación
- 1.4 Modelos de costos, ingresos y utilidades
- Modelos de costos y volumen
- Modelos de ingresos y volumen
- Modelos de utilidades y volumen
- Análisis del punto de equilibrio
- 1.5 Métodos cuantitativos en la práctica
- Métodos que se utilizan con mayor frecuencia
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: Programación de una liga de golf
- 2. Introducción a la probabilidad
- 2.1 Experimentos y espacio muestral
- 2.2 Asignación de probabilidades a resultados experimentales
- Método clásico
- Método de frecuencia relativa
- Método subjetivo
- 2.3 Eventos y sus probabilidades
- 2.4 Algunas relaciones básicas de probabilidad
- Complemento de un evento
- Ley de la adición
- Probabilidad condicional
- Ley de la multiplicación
- 2.5 Teorema de Bayes
- Método tabular
- 2.6 La paradoja de Simpson
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Jueces del condado Hamilton
- Caso de estudio 2: Reclutamiento de softbol colegial
- 3. Distribuciones de probabilidad
- 3.1 Variables aleatorias
- 3.2 Variables aleatorias discretas
- Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta
- Valor esperado
- Varianza
- 3.3 Distribución de probabilidad binomial
- El problema de Nastke Clothing Store
- Valor esperado y varianza para la distribución binomial
- 3.4 Distribución de probabilidad de Poisson
- Un ejemplo que incluye intervalos de tiempo
- Un ejemplo que incluye intervalos de longitud o distancia
- 3.5 Variables aleatorias continuas
- Aplicación de la distribución uniforme
- El área como una medida de la probabilidad
- 3.6 Distribución de probabilidad normal
- Distribución normal estándar
- Cálculo de probabilidades para cualquier distribución normal
- El problema de Grear Tire Company
- 3.7 Distribución de probabilidad exponencial
- Cálculo de probabilidades para la distribución exponencial
- Relación entre las distribuciones de Poisson y exponencial
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: Specialty Toys
- Apéndice 3.1 Cálculo de probabilidades discretas con Excel
- Apéndice 3.2 Cálculo de probabilidades para distribucionescontinuas con Excel
- 4. Análisis de decisiones
- 4.1 Formulación del problema
- Diagramas de influencia
- Matrices o tablas de pagos
- Árboles de decisión
- 4.2 Toma de decisiones sin probabilidades
- Enfoque optimista
- Enfoque conservador
- Enfoque de arrepentimiento minimax
- 4.3 Toma de decisiones con probabilidades
- Valor esperado de la información perfecta
- 4.4 Análisis del riesgo y análisis de sensibilidad
- Análisis del riesgo
- Análisis de sensibilidad
- 4.5 Análisis de decisiones con información muestral
- Diagrama de influencia
- Árbol de decisión
- Estrategia de decisión
- Perfil de riesgo
- Valor esperado de la información muestral
- Eficiencia de la información muestral
- 4.6 Cálculo de probabilidades de las ramas utilizando el teorema de Bayes
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1. Estrategia de compra de propiedades
- Caso de estudio 2. Estrategia de defensa contra demandas
- Apéndice 4.1 Uso de Analytic Solver Platform para crear árboles de decisión
- 5. Utilidad y teoría de juegos
- 5.1 Concepto de utilidad
- 5.2 Utilidad y toma de decisiones
- Enfoque de la utilidad esperada
- Resumen de los pasos para determinar la utilidad monetaria
- 5.3 Utilidad: otras consideraciones
- Evasores de riesgos frente a tomadores de riesgos
- 5.4 Introducción a la teoría de juegos
- Competencia por la participación de mercado
- Identificación de una estrategia pura
- 5.5 Juegos de estrategia mixta
- Un juego más grande de estrategia mixta
- Resumen de los pasos para resolver los juegos de suma cero para dos personas
- Extensiones
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: Utilidad, teoría de juegos y decisiones de extensiones de la línea de productos
- 6. Análisis de series de tiempo y elaboración de pronósticos
- 6.1 Patrones de series de tiempo
- Patrón horizontal
- Patrón de tendencia
- Patrón estacional
- Patrón de tendencia y estacional
- Patrón cíclico
- Elección de un método para elaborar pronósticos
- 6.2 Precisión del pronóstico
- 6.3 Promedios móviles y suavización exponencial
- Promedios móviles
- Promedios móviles ponderados
- Suavización exponencial
- 6.4 Proyección de tendencia lineal
- 6.5 Estacionalidad
- Estacionalidad sin tendencia
- Estacionalidad con tendencia
- Modelos basados en datos mensuales
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Elaboración de pronósticos de ventas de alimentos y bebidas
- Caso de estudio 2: Elaboración de pronósticos de las ventas perdidas
- Apéndice 6.1 Elaboración de pronósticos con herramientas de análisis de datos de Excel
- 7. Introducción a la programación lineal
- 7.1 Un problema sencillo de maximización
- Formulación del problema
- Modelo matemático para el problema de RMC
- 7.2 Procedimiento de solución gráfica
- Una nota sobre la elaboración de gráficas
- Resumen del procedimiento de solución gráfica para problemas de maximización
- Variables de holgura
- 7.3 Puntos extremos y solución óptima
- 7.4 Solución por computadora del problema de RMC
- Interpretación del resultado de la computadora
- 7.5 Un problema sencillo de minimización
- Resumen del procedimiento de solución gráficapara los problemas de minimización
- Variables de excedente
- Solución por computadora del problema de M&D Chemicals
- 7.6 Casos especiales
- Soluciones óptimas alternas
- Solución no factible
- Solución no acotada
- 7.7 Notación general de la programación lineal
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Equilibrio de la carga de trabajo
- Caso de estudio 2: Estrategia de producción
- Caso de estudio 3: Hart Venture Capital
- Apéndice 7.1 Solución de programas lineales con Excel Solver
- Apéndice 7.2 Solución de programas lineales con LINGO
- Apéndice 7.2 Solución de programas lineales con LINGO
- 8. Programación lineal: análisis de sensibilidad e interpretación de la solución
- 8.1 Introducción al análisis de sensibilidad
- 8.2 Coeficientes de la función objetivo
- 8.3 Lados derechos
- Nota precautoria sobre la interpretación de los precios sombra
- 8.4 Limitaciones al análisis de sensibilidad clásico
- Cambios simultáneos
- Cambios en los coeficientes de restricción
- Precios sombra no intuitivos
- 8.5 Más de dos variables de decisión
- Problema de RMC modificado
- Problema de Bluegrass Farms
- 8.6 Problema de Electronic Communications
- Formulación del problema
- Solución e interpretación
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Mezcla de productos
- Caso de estudio 2: Estrategia de inversión
- Caso de estudio 3: Estrategia de arrendamiento de camiones
- Apéndice 8.1 Análisis de sensibilidad con Excel Solver
- Apéndice 8.2 Análisis de sensibilidad con LINGO
- 9. Aplicaciones de laprogramación linealen marketing, finanzas yadministración de operaciones
- 9.1 Aplicaciones en marketing
- Selección de medios
- Investigación de mercados
- 9.2 Aplicaciones en finanzas
- Selección de portafolios
- Planeación financiera
- 9.3 Aplicaciones en administración de operaciones
- Una decisión de fabricar o comprar
- Programación de la producción
- Asignación de la fuerza de trabajo
- Problemas de mezcla
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Planeación de una campaña publicitaria
- Caso de estudio 2: Schneider’s Sweet Shop
- Caso de estudio 3: Programación de una fábrica de textiles
- Caso de estudio 4: Programación de la planta laboral
- Caso de estudio 5: Asignación de carbón en Duke Energy
- Apéndice 9.1 Solución de Excel para el problema de planeación financiera de Hewlitt Corporation
- 10. Modelos de distribución y de red
- 10.1 Modelos de cadenas de suministro
- Problema de transporte
- Variaciones del problema
- Modelo general de programación lineal
- Problema de transbordo
- Variaciones del problema
- Modelo general de programación lineal
- 10.2 Problema de asignación
- Variaciones del problema
- Modelo general de programación lineal
- 10.3 Problema de la ruta más corta
- Modelo general de programación lineal
- 10.4 Problema de flujo máximo
- 10.5 Aplicación de producción e inventarios
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Solutions Plus
- Caso de estudio 2: Diseño de un sistema de distribución
- Caso de estudio 3: DK Dental Care
- Apéndice 10.1 Solución de Excel Solver para problemas de transporte, transbordo y asignación
- 11. Programación linealentera
- 11.1 Tipos de modelos de programación lineal entera
- 11.2 Soluciones gráficas y por computadora para un programa lineal sólo con enteros
- Solución gráfica de la relajación PL
- Redondeo para obtener una solución con enteros
- Solución gráfica del problema sólo con enteros
- Uso de la relajación PL para establecer límites
- Solución por computadora
- 11.3 Aplicaciones que involucran variables 0-1
- Elaboración del presupuesto de capital
- Costo fijo
- Diseño de un sistema de distribución
- Ubicación de sucursales bancarias
- Optimización del diseño de productos y de la participación de mercado
- 11.4 Flexibilidad de los modelos proporcionada por variables enteras 0-1
- Restricciones de opción múltiple y mutuamente excluyentes
- Restricción de k de n alternativas
- Restricciones condicional y de correquisito
- Nota precautoria sobre el análisis de sensibilidad
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Publicación de libros de texto
- Caso de estudio 2. Yeager National Bank
- Caso de estudio 3: Programación de la producción con costos por cambiar de una línea a otra
- Caso de estudio 4: Applecore Children’s Clothing
- Apéndice 11.1 Solución de Excel Solver para programaslineales enteros
- Apéndice 11.2 Solución de LINGO para problemaslineales enteros
- 12. Aplicaciones avanzadasde optimización
- 12.1 Análisis envolvente de datos
- Evaluación del desempeño de hospitales
- Visión general del método DEA
- Modelo de programación lineal DEA
- Resumen del método DEA
- 12.2 Administración de ingresos
- 12.3 Modelos de portafolio y asignación de activos
- Un portafolio de fondos de inversión
- Portafolio conservador
- Portafolio de riesgo moderado
- 12.4 Optimización no lineal: revisión del problema de RMC
- Un problema sin restricciones
- Un problema con restricciones
- Óptimos locales y globales
- Precios sombra
- 12.5 Construcción de un fondo índice
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: Conformidad con CAFE en la industria automotriz
- Apéndice 12.1 Solución de problemas no lineales con LINGO
- Apéndice 12.2 Solución de problemas no lineales con Excel Solver
- 13. Programación de proyectos:PERT/CPM
- 13.1 Programación de un proyecto con tiempos de actividad conocidos
- Concepto de ruta crítica
- Determinación de la ruta crítica
- Contribuciones del proceso de programación PERT/CPM
- Resumen del procedimiento de ruta crítica PERT/CPM
- 13.2 Programación de un proyecto con tiempos de actividad inciertos
- Proyecto de la aspiradora Porta-Vac de Daugherty
- Tiempos de actividad inciertos
- Ruta crítica
- Variabilidad del tiempo de terminación de un proyecto
- 13.3 Consideración de disyuntivas entre tiempo y costo
- Compresión de los tiempos de actividad
- Modelo de programación lineal para la compresión
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: R. C. Coleman
- Apéndice 13.1 Probabilidades acumulativas para variables aleatorias de distribución normal
- 14. Modelos de inventarios
- 14.1 Modelo de cantidad económica del pedido (EOQ)
- Decisión de cuánto ordenar
- Decisión de cuándo ordenar
- Análisis de sensibilidad del modelo EOQ
- Solución con Excel del modelo EOQ
- Resumen de los supuestos del modelo EOQ
- 14.2 Modelo del tamaño del lote de producción económico
- Modelo del costo total
- Tamaño del lote de producción económico
- 14.3 Modelo de inventario con faltantes planeados
- 14.4 Descuentos por cantidad en el modelo EOQ
- 14.5 Modelo de inventario de periodo único con demanda probabilística
- Neiman Marcus
- Nationwide Car Rental
- 14.6 Cantidad de pedido, modelo de punto de reorden con demanda probabilística
- Decisión de cuánto ordenar
- Decisión de cuándo ordenar
- 14.7 Modelo de revisión periódica con demanda probabilística
- Modelos más complejos de revisión periódica
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Wagner Fabricating Company
- Caso de estudio 2: Departamento de Bomberos de River City
- Apéndice 14.1 Desarrollo de la fórmula de la cantidad óptima del pedido (Q*) para el modelo EOQ
- Apéndice 14.2 Desarrollo de la fórmula de tamaño del loteóptimo (Q*) para el modelo de tamaño del lotede producción
- 15. Modelos de línea de espera
- 15.1 Estructura de un sistema de línea de espera
- Línea de espera de canal único
- Distribución de las llegadas
- Distribución de los tiempos de servicio
- Disciplina en las colas
- Operación constante
- 15.2 Modelo de línea de espera de canal único con llegadas Poisson y tiempos de servicio exponenciales
- Características de operación
- Características de operación en el problema de Burger Dome
- Uso de modelos de línea de espera por parte de los gerentes
- Mejoramiento de la operación de la línea de espera
- Solución con Excel del modelo de línea de espera
- 15.3 Modelo de línea de espera de múltiples canales con llegadas Poisson y tiempos de servicio exponenciales
- Características de operación
- Características de operación en el problema de Burger Dome
- 15.4 Algunas relaciones generales de modelos de línea de espera
- 15.5 Análisis económico de líneas de espera
- 15.6 Otros modelos de línea de espera
- 15.7 Modelo de línea de espera de canal único con llegadas Poisson y tiempos de servicio arbitrarios
- Características de operación del modelo M/G/1
- Tiempos de servicio constantes
- 15.8 Modelo de múltiples canales con llegadas Poisson, tiempos de servicio arbitrarios y sin línea de espera
- Características de operación del modelo M/G/kcon clientes bloqueados eliminados
- 15.9 Modelos de línea de espera con fuentes finitas
- Características de operación del modelo M/M/1con una población con fuente finita
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio 1: Regional Airlines
- Caso de estudio 2: Office Equipment, Inc.
- 16. Simulación
- 16.1 Análisis hipotético
- Sanotronics
- Hipótesis base
- Peor escenario
- Mejor escenario
- 16.2 Simulación del problema de Sanotronics
- Uso de las distribuciones de probabilidadpara representar variables aleatorias
- Generación de valores para las variables aleatorias con Excel
- Ejecución de pruebas de simulación con Excel
- Medición y análisis del resultado de la simulación
- 16.3 Simulación de inventarios
- Simulación del problema del inventario de Butler
- 16.4 Simulación de una línea de espera
- Black Sheep Scarves
- Tiempos de llegada de los clientes (bufandas)
- Tiempos de servicio al cliente
- Modelo de simulación
- Simulación de Black Sheep Scarves
- Simulación con dos inspectores de calidad
- Resultados de la simulación con dos inspectores de calidad
- 16.5 Otros temas de simulación
- Verificación y validación
- Ventajas y desventajas de utilizar la simulación
- Resumen
- Resumen de los pasos para llevar a cabo un análisisde simulación
- Problemas
- Caso de estudio 1: Four Corners
- Caso de estudio 2: Campo de Golf de Harbor Dunes
- Caso de estudio 3: County Beverage Drive-Thru
- Apéndice 16.1 Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias
- Apéndice 16.2 Simulación con Analytic Solver Platform
- 17. Procesos de Markov
- 17.1 Análisis de la participación de mercado
- 17.2 Análisis de las cuentas por cobrar
- Matriz fundamental y cálculos asociados
- Provisión para cuentas de cobro dudoso
- Resumen
- Problemas
- Caso de estudio: Probabilidades del estado absorbente del repartidor en el Blackjack
- Apéndice 17.2 Inversión de una matriz con Excel
- Apéndices
- Apéndice A. Construcción de modelos de hoja de cálculo
- Visión general de Microsoft Excel
- Operaciones básicas con el libro de trabajo
- Celdas, referencias y fórmulas en Excel
- Análisis hipotético (What-if Analysis)
- Uso de funciones Excel
- Funciones adicionales de Excel para modelado
- Principios para construir buenos modelos de hoja de cálculo
- Auditoría de modelos en Excel
- Apéndice B. Probabilidades binomiales
- Apéndice C. Probabilidades de Poisson
- Apéndice D. Áreas para la distribución normal estándar
- Apéndice E. Valores de e
- Apéndice F. Referencias y bibliografía
- Apéndice G. Soluciones de problemas de autoevaluación y de problemas de número impar
- Capítulo 1
- Capítulo 2
- Capítulo 3
- Capítulo 4
- Capítulo 5
- Capítulo 6
- Capítulo 7
- Capítulo 8
- Capítulo 9
- Capítulo 10
- Capítulo 11
- Capítulo 12
- Capítulo 13
- Capítulo 14
- Capítulo 15
- Capítulo 16
- Capítulo 17
- Apéndice H. Glosario
- Índice analítico
- Contraportada