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CURSO:MODELOS CUANTITATIVOS PARA LAS DECISIONES
TRADUCCION:QUANTITATIVE MODELS FOR DECISIONS
SIGLA:IND3100
CREDITOS:05
MODULOS:02
CARACTER:MINIMO
TIPO:CATEDRA
CALIFICACION:ESTANDAR
PALABRAS CLAVE:ARBOLES DE DECISION,PROBABILIDADES,ANALISIS DE DATOS,SIMULACION, REGRESIONES
NIVEL FORMATIVO:MAGISTER


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

Este curso introduce a los alumnos a los conceptos, tecnicas y herramientas cuantitativas que se utilizan en gestion, para un proceso de toma de decisiones mas informado.

El curso abordara conceptos de analisis de datos, fenomenos probabilisticos y modelos de regresion, asi como los procesos de toma de decisiones en un esquema secuencial, a traves de la herramienta de arboles de decision. Tambien se introduciran las herramientas y conceptos de optimizacion, haciendo una revision sucinta de las distintas tecnicas de modelacion y resolucion de problemas.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Identificar las distintas herramientas de Investigacion Operacional que han sido determinantes en las empresas de Clase Mundial.

2.Implementar herramientas y sistemas basados en planillas de calculo para la gestion de organizaciones.

3.Aplicar herramientas matematicas para resolver situaciones reales de diversas industrias.


III.CONTENIDOS

1.Analisis de decision: Introduccion de los arboles de decision y su respectiva metodologia. Esto se lleva a cabo intuitivamente, sin una teoria formal de probabilidades. Los estudiantes veran inmediatamente el valor de un modelo muy simple que los ayuda a estructurar un problema de decision, y se daran cuenta tambien de la necesidad de una teoria de probabilidades para modelar la incertidumbre.

2.Conceptos de probabilidades: Variables aleatorias, distribuciones de probabilidades discretas y continuas, media y varianza de una distribucion; correlacion entre variables; probabilidad condicional.

3.Tecnicas de analisis de datos:(i) Simulacion ? modelos de simulacion basados en generadores de numeros aleatorios;(ii) Regresiones ? modelos lineales como metodos predictivos.

4.Modelamiento Tecnicas de Optimizacion: el concepto de modelo; formulacion de problemas practicos de toma de decisiones en base a modelos de optimizacion; el concepto de algoritmo, herramientas basicas de programacion lineal, programacion no lineal y programacion discreta; conceptos economicos asociados a la solucion optima de un problema.


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Clases expositivas.

-Estudio de casos.

-Entrega de documentos complementarios a las clases.

-Ayudantias.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Casos: 30%

-Prueba Medio Bimestre: 30%

-Examen final: 40%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

Bertsimas, D.; Freund, R.(2004)."Data, Models, and Decisions: The Fundamentals of Management Science." Southwestern College Publishing.

Albright, C.; Wayne, W.; Zappe, C.(2003)."Data Analysis and Decision Making." 2nd Edition. Thomson Brooks Cole.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE INGENIERIA / AGOSTO 2005 / ACTUALIZADO MARZO 2024