Estadistica General

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PROGRAMA INVESTIGACION DE OPERACIONES

MSc. Edgar N. Carrera Díaz Doctorando en Ciencias de la Investigación
Maestría en Investigación de Operaciones


FACULTAD DE CIENCIAS DE LA ADMINISTRACIÓN
DIRECCIÓN DE POSTGRADOS

I IDENTIFICACIÓN

• Maestría: Administración de Negocios, Administración y Dirección del Recurso Humano y Marketing.
• Curso: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

II OBJETIVOS

General:
Desarrollar en el estudiante la habilidad para analizar problemas y la capacidad para la creación de modelos matemáticos que le permitan optimizar los recursos de su empresa, haciéndolo un elemento eficiente en el desempeño de sus funciones.

Específicos:

• Diseñar y resolver modelos de programación lineal para maximización y minimización.
• Introducir a la teoría de juegos como método para analizar interrelaciones entre dos o más individuos o competidores y buscar un modelo de acción propio.
• Diagnosticar, evaluar y aplicar criterios en la toma de decisiones en diferentes escenarios empresariales.
• Desarrollar la metodología para modelar y aprender sobre sistemas complejos.

III HABILIDADES DIRECTIVAS

Genérica
Solucionar con creatividad los problemas
Es la habilidad para resolver, perfeccionar, explicar y generar un conjunto de hechos o circunstancias que dificultan la consecución de un fin, mediante la creación de nuevas ideas y avances, a través de la aplicación de metodologías, inclusive radicales, en la solución de problemas; buscando opciones que mejoren lo actual, enfocándose en la consecución de metas logradas con creatividad, mediante el trabajo en equipo, la participación multidisciplinaria y la coordinación de personas.

Específicas
Administración de Negocios: Desarrollar estrategias, Prospectar las finanzas
Dirección y Gestión del Recurso Humano: Gestionar el talento humano
Dirección del Marketing: Crear valor para el cliente

IV CONTENIDO

PRIMERA SESIÓN
I PROGRAMACIÓN LINEAL

1. Supuestos de un modelo de programación lineal.
2. Método Simplex en la solución de problemas de maximización.
3. Variables de holgura
4. Aplicar Excel Solver para resolver problemas de maximización.
5. Método Simplex en la solución de problemas de minimización
6. Aplicar Excel Solver para resolver problemas de minimización.

SEGUNDA SESIÓN
II TEORIA DE DECISIÓN

1. Acciones, estados de naturaleza, pagos.
2. Criterios de decisión: Maximin, maximax, minimax, 
3. Criterio de realismo e igualdad de probabilidades.
4. Tabla de pagos.
5. Diagrama de árbol en problemas de decisión.

TERCERA SESIÓN
III TEORÍA DE JUEGOS

1. Introducción a la teoría de juegos
2. Elementos del juego
3. Forma de representar juegos
4. Estrategias dominantes
5. Equilibrio de Nash
6. Tipos de juegos
7. Dilema del prisionero
8. Estrategias puras y mixtas

CUARTA SESIÓN

      9. Diagramas de probabilidades, curvas de reacción
     10. Juego del halcón y la paloma
     11. Juego de la guerra de los sexos

IV SIMULACIÓN

1. Modelo de escenarios: optimista, normal, pesimista.
2. Simulación en un problema de utilidades esperadas.

QUINTA SESIÓN

1. Simulación en un problema de escenarios.

• Entrega final de proyecto y monografía

V METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE
1. Representación de roles,
2. Aprendizaje cooperativo,
3. Tópico generador o generativo,
4. Estudio de caso,
5. Simulación, y
6. Aprendizaje basado en problemas.

VI EVALUACIÓN DE LOS APRENDIZAJES

• Tareas y laboratorios 20 pts.
• Pruebas cortas 30 pts. 3 pruebas.
• Proyecto 10 pts.
• Monografía 20 puntos.
• Análisis de casos y participación en clase 20 pts.

VIII BIBLIOGRAFÍA

• Métodos Cuantitativos para los Negocios. Render/Stair/Hanna Editorial Pearson, Prentice Hall. 11va. Edición, 2012.
• Métodos Cuantitativos para los Negocios. Anderson/Sweeney/Williams Editorial: Thomson. Décima Edición, 2010.

Sugerida en clase.

Sitio web del MSc. Edgar N. Carrera D.
http://www.sermelec.blogspot.com   ir a   Docencia y Capacitación

CURSO: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

• PROGRAMA
• PROGRMACIÓN LINEAL
• TEORÍA DE DECISIÓN
• TEORÍA DE JUEGOS
• SIMULACIÓN

PROGRAMA

DIA	TEMA	METODOLOGÍA	OBJETIVOS
1	I TEORÍA DE PROBABILIDADES 1. Concepto de espacio muestral, evento y probabilidad de un evento. 2. Eventos mutuamente excluyentes. Regla de adición. 3. Eventos independientes. Regla de multiplicación. 4. Eventos dependientes. Regla de probabilidad condicional.	Clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas.	Determinar el espacio muestral de varios experimentos. Determinar diferentes eventos de un espacio muestral. Calcular la probabilidad de ocurrencia de eventos. Aplicar regla de adición y de multiplicación en la solución de problemas.
2	5. Probabilidades conjuntas y marginales. 6. Diagrama de árbol para calcular probabilidades. 7. Teorema de Bayes.	Clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas, práctica de laboratorio.	Calcular probabilidades conjuntas y marginales. Aplicar diagrama de árbol para calcular probabilidades. Aplicar teorema de Bayes en la solución de problemas.
	II DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD 1. Distribución Normal. Parámetros. Fórmula de estandarización. Cálculo de probabilidades normales.	Evaluación por medio de prueba corta, clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas.	Resolver problemas de aplicación de probabilidades normales.
3	2. Distribución Binomial. Proseso de Bernoulli. Calcular probabilidades binomiales. 3. Distribución de Poisson. Calcular probabilidades Poisson.	Clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas, práctica de laboratorio, trabajo por proyectos.	Resolver problemas de aplicación de probabilidades binomiales y de Poisson.
4	III PROCESOS DE MARKOV 1. Matriz de transición 2. Vector de estado inicial Vo. Vector de estado Vn. Vector de estado estable Q.	Evaluación por medio de prueba corta, clase magistral, solución de problemas.	Calcular probabilidades de un estado a otro. Calcular el procentaje de fidelidad. Determinar el posicionamiento en el mercado en el largo plazo.
	3. Probabilidades de transición de un estado a otro.	Clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas.	Resolver problema de migraciones.
	4. Estados absorbentes. Matriz fundamental.	Clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas, práctica de laboratorio.	Estimar cuánto puede ser pagado y cuánto no pagado del total de cuentas por cobrar de una empresa.
5	IV TEORIA DE DECISIÓN 1. Acciones, estados de naturaleza, pagos. 2. Criterios de decisión: Maximin, maximax, minimax y de Bayes. 3. Tabla de pagos.	Evaluación por medio de prueba corta, clase magistral, solución de problemas.	Aplicar criterios maximin, maximax, minimax y de Bayes en problemas de decisión. Elaborar tabla de pagos y tomar la mejor decisión.
	4. Diagrama de árbol en problemas de decisión.	Evaluación por medio de prueba corta, clase magistral, clase magistral participativa, solución de problemas, práctica de laboratorio, elaboración de proyectos.	Usar diagrama de árbol en la solución de problemas de decisión.
	EXAMEN FINAL	Evaluación del curso por medio de prueba final.	Evidenciar los logros de los objetivos del curso de Métodos Cuantitativos I.

BIBLIOGRAFÍA

Métodos Cuantitativos para los Negocios. 9Ed. Render, Barry, Editorial Prentice Hall.

METODOS CUANTITATIVOS

1) PROGRAMA
2) PROBABILIDADES
3) DISTRIBUCIONES
4) MARKOV
5) TOMA DE DECISIONES

DOCENCIA Y CAPACITACIÒN

CURSOS
Usted puede consultar los siguientes cursos, todos son servidos por Edgar N. Carrera en programas de maestrías y licenciaturas o ingenierías en distintas universidades en la república de Guatemala. 

Nivel de Maestría
1) MÉTODOS CUANTITATIVOS
2) INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES 
3) COMUNICACIÓN Y EDUCACIÓN INTERCULTURAL
4) ADMINISTRACIÓN DE LAS COMPENSACIONES
5) METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN
6) JUEGOS GERENCIALES

7) EDUCACIÓN EN VALORES  
8) Compensación del Recurso Humano
9) Seminarios de Tesis 1, 2 y 3
10) Modelos para la toma de decisiones
11) Métodos Estadísticos, Análisis Bayesiano y Toma de Decisiones 

12) Análisis Financiero y Económico de la Empresa

Nivel deLicenciatura, grado o Ingenieria:

1) AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL

2) ESTADISTICA GENERAL
3) COMPUTO I 

Elaborado por: Edgar N. Carrera.
Dudas, comentarios o aportes al autor Usted puede escribir a edgarcarreradiaz@gmail.com.