Estadistica

El planteamiento de los problemas organizacionales, por lo general, comienza con los métodos cualitativos; es decir, revisa todas las cualidades o características, hasta un punto en donde después se pueden usar los métodos cuantitativos, que llevan a obtener modelos que permiten tomar decisiones con mayor grado de confiabilidad. Cuando construimos un modelo matemático e insertamos símbolos para representar constantes y variables (en gran parte números), llamamos a esto un modelo cuantitativo.

Los métodos cuantitativos son procedimientos lógicos, que permiten explicar fenómenos a través de la manipulación de datos numéricos. Los datos numéricos deben ser reales y recabados de la manera más completa posible; para ello se debe tener cuidado al seleccionar la mejor técnica de recolección de datos.

Estos datos se analizan buscando las relaciones entre las diferentes variables que actúan. Los métodos cuantitativos empleados en la investigación de operaciones, se pueden clasificar en:

1. Métodos para el equilibrio entre variables

2. Métodos para el problema de espera

3. Métodos para problemas secuenciales

Para equilibrar las variables, se usan procedimientos como la programación lineal, programación no lineal, programación dinámica, modelos de transporte, entre otros. Para solucionar los problemas de espera se utiliza la teoría de Robert J. Thierauf, líneas de espera de un sólo canal o de canales múltiples. Para tratar problemas secuenciales, se utilizan los modelos de series de tiempo y causales, donde las series de tiempo se organizan, de acuerdo con el tiempo en que se estén generando.

Los procedimientos causales crean proyecciones de las variables que se pretenden investigar, cuando es posible entender las causas que existen al relacionarse dos o más variables, y con base en las proyecciones se puede crear una predicción más certera.

Cuáles Son los Métodos Cuantitativos :

Un breve comentario acerca de cada una de las técnicas de la investigación de operaciones que cubren los Métodos Cuantitativos nos puede indicar más específicamente algunos de los tipos de análisis disponibles y algunos de los problemas a los que se pueden aplicar.

Los conceptos de probabilidad son útiles al tener que enfrentarse a un ambiente incierto. Se indican los métodos para calcular y usar probabilidades. La estadística de Bayes desarrolla un método poderoso para tomar decisiones cuando sólo se tiene disponible información limitada. También presentamos una muestra representativa de los muchos usos posibles de la teoría de probabilidad. Se incluyen problemas que comprenden muestreo, estrategia militar y el reemplazo de unidades que fallan con el tiempo.

El pronosticar es una responsabilidad ineludible de la gerencia. Enfrentando a la incertidumbre respecto al futuro, la gerencia ve la conducta pasada como un indicador de lo que va a venir. Entre los temas a tratar en este capítulo están promedios móviles, nivelación exponencial ajustada a la tendencia, ajuste de líneas de tendencia y pronóstico causal con regresión múltiple.

La teoría de decisión de la toma de decisiones razonables, tanto bajo condiciones de incertidumbre completa sobre resultados futuros como bajo condiciones donde se pueden hacer algunos enunciados probabilísticos sobre lo que uno cree pasará en el futuro. Se presentan los métodos mediante los cuales la teoría de probabilidad se puede acoplar con datos financieros para generar valiosos algoritmos de decisión. Examinamos condiciones en las que se usaría la satisfacción en vez del valor monetario esperado. Desarrollados dentro de esta amplia categoría están los árboles de decisión – un método eficaz de combinar conceptos de probabilidades y valor (o satisfacción) esperados en la solución de problemas complejos que involucran tanto incertidumbre como un gran número de alternativas. Incluido en este tópico hay un tratado del análisis de costo-volumen-utilidad

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