MODELOS DESCRIPTIVOS Y DE OPTIMIZACION

KAREN YESSENIA JUAREZ RAMIREZ  107



Cuando un modelo constituye sencillamente una descripción matemática de una condición real del sistema se llama descriptivo. Algunos de estos modelos se emplean para mostrar geográficamente una situación y ayudan al observador a evaluar resultados por secciones una sobre otra.
Puede obtenerse una solución, sin embargo, en este modelo solo se intenta describir la situación y no escoger una alternativa.
Cuando con la aplicación del modelo se llega a una solución optima de acuerdo con los criterios de entrada, se trata de un modelo de optimización.

- Descriptivos.

Como su nombre lo indica, este tipo de modelo describe los elementos del problema. Contribuye con la información vital requerida que ayudará en la toma de decisiones.

Un mapa de división política, es un modelo descriptivo.

- De optimización.

Comúnmente iterativos por naturaleza, o sea, que existen repeticiones análogas. La respuesta final llega a pasos y cada nueva iteración se acerca a la solución del nivel óptimo.

La programación Lineal, busca optimizar 

Variables Cuantitativas y Cualitativas - Ejemplos y Ejercicios

*Gabriela Marcial Hernández

MODELOS CUALITATIVOS Y CUANTITATIVOS

Gabriela Marcial Hernandez 

La mayor parte de los problemas de un negocio u organización comienzan con un análisis y definición de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantitativo. 

La investigación de operaciones se ocupa de la sistematización de los modelos cualitativos y de su desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse.

Cuando es posible construir un modelos matemático insertando símbolos para representar relaciones entre constantes y variables estamos ante un modelo cuantitativo. Una ecuación es un modelo de este tipo. Las formulas, las matrices, los diagramas o series de valores que se obtienen mediante procesos matemáticos.

https://www.youtube.com/watch?v=ihC1zjIp55o

MODELO DE SIMULACIÓN

CORTES MORA NAANEELII DEL CARMEN 107


Este modelo se utiliza en  situaciones medibles de manera precisa o aleatoria, por ejemplo con aspectos de programación lineal cuando es de manera precisa, y probabilística o heurística cuando es aleatorio. Este tipo de modelos pretende predecir qué sucede en una situación concreta dada.

TIPOS DE MODELOS DE SIMULACIÓN:
CLASIFICACIÓN SEGÚN EVOLUCIÓN DEL TIEMPO:

ESTADÍSTICOS: REPRESENTAN UN SISTEMA EN UN INSTANTE PARTICULAR , A MENUDO SE LE LLAMA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO.

DINÁMICOS: REPRESENTA UN SISTEMA QUE EVOLUCIONA CON  EL TIEMPO.


CLASIFICACIÓN SEGÚN LA ALEATORIEDAD:

DETERMINISTAS: NO VARIABLES ALEATORIAS, UNOS DATOS DE ENTRADA , ÚNICA SALIDA.
PROBABILISTICOS: CONTIENEN VARIABLES ALEATORIAS , LAS VARIABLES SON ALEATORIAS (ESTIMAS).

"PROBABILISTICO Y DETERMINISTICO"

Determinístico y Probabilístico

1. 1. Modelo Determinístico y Probabilístico Para La Escala De Medición De Personas
2. 2. Modelo Determinístico
3. 3. Características Del Modelo Determinístico
4. 4. Importancia Del Modelo Determinístico
5. 5. Modelo Determinístico Para La Escala De Medición De Personas La Escala Guttman
6. 6. Escala De Guttman (Conceptos)
7. 7. Generalidades Básicas De La Escala De Guttman
8. 8. Ejemplo, Escala De Guttman
9. 9. Modelo Probabilístico
10. 10. Modelo Probabilístico, Importancia/Utilidad
11. 11. Lo Que Puede y No Puede Hacer Un Modelo Estocástico o Probabilístico
12. 12. Modelos Probabilísticos MODELOS DISCRETOS MODELOS CONTINUOS -Ensayos de Bernoulli. -Distribución geométrica y binomial. -Distribución Normal. -Distribuciones Relacionadas.
13. 13. Modelos Discretos -Modelo de Bernoulli: ·En cada prueba del experimento solo son posibles 2 resultados; éxito y fracaso. ·El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados anteriores. ·La probabilidad de éxito es constante, P(éxito)=p, y no varia de una prueba a otra. -Distribución Geométrica: ·P(F=0)=P(0 fracasos antes del primer éxito)=p ·P(F=1)=P(fracaso, éxito)=(1-p)p ·P(F=2)=P(fracaso, fracaso, éxito)=(1-p)2 p ·P(F=f)=P(f fracasos antes del primer éxito)= (1-p)f p para f= 0, 1, 2, … la distribución de f se llama distribución geométrica con parámetro p. E[F]=(1-p)/p V[X]=(1-p)/p2 -Distribución Binomial ·P(Obtener Éxitos): P(X=r)=(n/r) (p)a la r (1-p) a la n-r ·Para r= 0, 1, 2, … n. La distribución de X se llama distribución binomial con parámetros de n y p. E[X]=np V[X]=np(1-p)
14. 14. Modelos Continuos -Función de densidad de una V.A. continua: ·Solo toma valores no negativos, f(x) >_0. ·Su valor es cero para todos los puntos situados a la izquierda del menos valor de la variable. ·Su valor es 1 para todos los puntos situados a la derecha del mayor valor de la variable. -La distribución normal o Gaussiana ·La variable peso en una población de personas de la misma edad y sexo. ·La variable altura de la población citada. ·Las notas de una asignatura (mito urbano). Para expresar que una V.A. continua X, tiene una distribución normal de media y desviación típica, escribimos: X~N(,2 -La distribución normal estándar De las infinitas distribuciones normales, tiene especial interés la que tiene igual media a 0 y desviación típica igual a 1, es decir, N(0,1). Esta distribución recibe el nombre de normal o estándar tipificada.

                                                                  *Ruth Yamileth Tepepa Calderón  107            

sistemas dinamicos lineales Introducción

-Saraí González Jiménez

ESTÁNDAR Y HECHOS A LA MEDIDA.

                                                       Martínez Nieves María de los Ángeles.

Se usan modelos estándar para describir las técnicas que han llegado a asociarse con la investigación de operaciones (I. O.). Para usar esas técnicas se insertan los valores (números) apropiados de un problema específico de negocios en el modelo estándar para obtener una respuesta.

Se obtiene un modelo hecho a la medida cuando se usan los conceptos básicos de diversas disciplinas, y especialmente las matemáticas, para construir un modelo de ajuste al problema de que se trata. Un ejemplo de este caso es el Análisis Veture [ Thierauf, 1995], utilizado en investigación de operaciones, que reúnen varios métodos estándar de la I. O

ESTÁNDAR: son aquellos que son utilizados en forma repetitiva, aplicando el mismo procedimiento y se generaran resultados que no cambian en esencia, pero si numéricamente.

Para calcular el área de cualquier triángulo se utiliza la formula:

MODELO HECHO A LA MEDIDA: Es aplicable estrictamente para resolver un problema en especifico en consecuencia si se presentan otras variantes al mismo quedara posteriormente obsoleto.