Metodos Numericos

MÉTODOS CUANTITATIVOS

PARA LOS NEGOCIOS

11a. ed.

David R. Anderson

University of Cincinnati

Dennis J. Sweeney

University of Cincinnati

Thomas A. Williams

Rochester Institute of Technology

Jeffrey D. Camm

University of Cincinnati

Kipp Martin

University of Chicago

Traducción

Lorena Peralta Rosales

Rodolfo Navarro Salas

Traductores profesionales

Revisión técnica

Jorge Cardiel Hurtado

Facultad de Contaduría y Administración

Universidad Nacional Autónoma de México

Ricardo Pino Jordán

CENTRUM Católica, Centro de Negocios

Pontifi cia Universidad Católica del Perú

Salvador Sandoval Bravo

Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativas

Universidad de Guadalajara

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el consentimiento por escrito de la

editorial.

Traducido del libro:

Quantitative Methods for Business, 11a. Ed.

Publicado en inglés por

South-Western Cengage Learning

ISBN 13: 978-0-324-65181-2

ISBN 10: 0-324-65181-3

Datos para catalogación bibliográfi ca:

Anderson, David R., Dennis J. Sweeney,

Thomas A. Williams,

Jeffrey D. Camm y Kipp Martin

Métodos cuantitativos para los negocios, 11a ed.

ISBN-13: 978-607-481-697-6

ISBN-10: 607-481-697-2

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Métodos cuantitativos para los negocios, 11a Ed.

David R. Anderson

Dennis J. Sweeney

Thomas A. Williams

Jeffrey D. Camm

Kipp Martin

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Latinoamérica

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Editor senior

Javier Reyes Martínez

Coordinadora de producción editorial

Abril Vega Orozco

Editora de producción

Gloria Luz Olguín Sarmiento

Diseño de portada

Craig Ramsdell

Imagen de portada

Getty Images/Glow Images

Composición tipográfica

Heriberto Gachúz Chávez

Impreso en México

1 2 3 4 5 6 7 8 9 12 11 10

A mis hijos

Krista, Justin, Mark y Colleen

DRA

A mis hijos

Mark, Linda, Brad, Tim, Scott y Lisa

DJS

A mis hijos

Cathy, David y Kristin

TAW

A mi esposa

Karen Camm

JDC

A mis padres

Bruce y Phyllis Martin

KM

Contenido breve

Prefacio xvii

Acerca de los autores xxiv

Capítulo 1 Introducción 1

Capítulo 2 Introducción a la probabilidad 29

Capítulo 3 Distribuciones de probabilidad 59

Capítulo 4 Análisis de decisiones 97

Capítulo 5 Utilidad y teoría de juegos 154

Capítulo 6 Elaboración de pronósticos 181

Capítulo 7 Introducción a la programación lineal 234

Capítulo 8 Programación lineal: Análisis de sensibilidad

e interpretación de la solución 295

Capítulo 9 Aplicaciones de la programación lineal en marketing,

fi nanzas y administración de operaciones 357

Capítulo 10 Modelos de distribución y de red 418

Capítulo 11 Programación lineal entera 478

Capítulo 12 Aplicaciones de optimización avanzada 526

Capítulo 13 Programación de proyectos: PERT/CPM 570

Capítulo 14 Modelos de inventario 607

Capítulo 15 Modelos de línea de espera 655

Capítulo 16 Simulación 695

Capítulo 17 Procesos de Markov 755

Apéndice A Construcción de modelos de hoja de cálculo 780

Apéndice B Probabilidades binomiales 807

Apéndice C Probabilidades de Poisson 814

6 Contenido breve

Apéndice D Áreas para la distribución normal estándar 820

Apéndice E Valores de eλ 822

Apéndice F Referencias y bibliografía 823

Apéndice G Soluciones de problemas de autoevaluación

y de problemas de número impar 825

Índice 867

Contenido

Prefacio xvii

Acerca de los autores xxiv

Capítulo 1 Introducción 1

1.1 Solución de problemas y toma de decisiones 3

1.2 Análisis cuantitativo y toma de decisiones 4

1.3 Análisis cuantitativo 6

Desarrollo de modelos 7

Preparación de los datos 10

Solución de modelos 11

Generación de informes 12

Una nota respecto a la implementación 12

1.4 Modelos de costos, ingresos y utilidades 14

Modelos de costos y volumen 14

Modelos de ingresos y volumen 14

Modelos de utilidades y volumen 15

Análisis del punto de equilibrio 15

1.5 Métodos cuantitativos en la práctica 16

Métodos utilizados con mayor frecuencia 17

Resumen 18

Glosario 19

Problemas 19

Caso de estudio Programación de una liga de golf 23

Apéndice 1.1 El software The Management Scientist 23

Apéndice 1.2 Uso de Excel para el análisis del punto de equilibrio 26

Capítulo 2 Introducción a la probabilidad 29

2.1 Experimentos y espacio muestral 31

2.2 Asignación de probabilidades a resultados experimentales 32

Método clásico 32

Método de frecuencia relativa 33

Método subjetivo 33

2.3 Eventos y sus probabilidades 34

2.4 Algunas relaciones básicas de probabilidad 35

Complemento de un evento 35

Ley de la adición 36

Probabilidad condicional 38

Ley de la multiplicación 43

2.5 Teorema de Bayes 44

Método tabular 47

Resumen 49

Glosario 49

viii Contenido

Problemas 50

Caso a resolver Jueces del condado Hamilton 57

Capítulo 3 Distribuciones de probabilidad 59

3.1 Variables aleatorias 60

3.2 Variables aleatorias discretas 61

Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta 62

Valor esperado 63

Varianza 64

3.3 Distribución de probabilidad binomial 65

El problema de Nastke Clothing Store 66

Valor esperado y varianza para la distribución binomial 68

3.4 Distribución de probabilidad de Poisson 70

Un ejemplo que incluye intervalos de tiempo 70

Un ejemplo que incluye intervalos de longitud o distancia 71

3.5 Variables aleatorias continuas 72

Aplicación de la distribución uniforme 72

El área como una medida de la probabilidad 74

3.6 Distribución de probabilidad normal 75

Distribución normal estándar 76

Cálculo de probabilidades para cualquier distribución normal 80

El problema de Grear Tire Company 81

3.7 Distribución de probabilidad exponencial 83

Cálculo de probabilidades para la distribución exponencial 84

Relación entre las distribuciones de Poisson y exponencial 85

Resumen 85

Glosario 86

Problemas 87

Caso de estudio Specialty Toys 93

Apéndice 3.1 Cálculo de probabilidades discretas con Excel 94

Apéndice 3.2 Cálculo de probabilidades para las distribuciones continuas

con Excel 95

Capítulo 4 Análisis de decisiones 97

4.1 Formulación del problema 99

Diagramas de infl uencia 100

Tablas de resultados 100

Árboles de decisión 101

4.2 Toma de decisiones sin probabilidades 102

Enfoque optimista 102

Enfoque conservador 103

Enfoque de arrepentimiento minimax 103

4.3 Toma de decisiones con probabilidades 105

Valor esperado de la información perfecta 108

4.4 Análisis del riesgo y análisis de sensibilidad 109

Análisis del riesgo 109

Análisis de sensibilidad 110

4.5 Análisis de decisiones con información muestral 114

Diagrama de infl uencia 115

Árbol de decisión 116

Estrategia de decisión 119

Contenido ix

Perfi l de riesgo 121

Valor esperado de la información muestral 124

Efi ciencia de la información muestral

...