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.