Anlisis matricial vs Anlisis predictivo El anlisismatricial nosayuda aencontrarlamejorsolucin alproblemaatravs de clculos por medio de matrices e iteraciones por el mtodo simplex odual-simplexdondesehallasolucinunaptimaquesatisfagalasnuevasrestricciones, condiciones o cambios impuestos al problema original, podemoshallar la solucin mediante frmulas establecidas (B1boCbB1NCN,del mismo modo se puede determinar si los cambios reali!ados en el modelodeprogramacinlineal afectanalaoptimabilidadyfactibilidaddelatablaptima" #ero nos encontramos que estos clculos los hacemos aplicandociertas frmulas y no se ra!ona o piensa la nueva solucin hallada, por lo tantose vuelve en algo mecnico" El anlisis predictivo no hace uso de matrices paraencontrar la nueva solucin sino representa un anlisis lgico del problema, esun proceso donde seleccionamos, exploramos y modelamos los datos demaneraqueestosnosreveleninformacinquedesconocemosparanuestrobene$cio, este tipo de anlisis nos ayuda a interpretar y comprender mejor elproblema de manera que cuando hallamos la solucin podemos interpretar losresultados o predecir dichos resultados tan solo reali!ando un anlisispredictivo (descubriendo correlaciones, patrones, tendencias signi$cativas,$ltrando datos, reconociendo comportamiento de las variables es por eso queseg%n mi criterio el anlisis predictivo esun complemento al anlisis matricial"&unque se puede hallar la solucin ptima mediante anlisis predictivo, esterequiere un anlisis lgico del problema donde se debe detectar elcomportamientodelasvariablesqueenalgunoscasospuedeser dif'cil ydonde se puede cometer errores, por eso el anlisis matricial permite reali!arlosclculosdemaneraquenosenecesitemuchoanlisis, espor esoquepodemos resolver problemas mediante anlisis matricial perocomplementamos la solucin hallada con un anlisis predictivo previo dondepodemosanali!ar las variablesysusrespectivos comportamientos" &mbosanlisisnosdarnlosmismosresultados, ladiferenciaseencuentraenlosclculos y el anlisis lgico que se reali!an en cada uno de estos anlisis, estclaro que pueden usarse ambos y ser complementarios, pero en ocasiones nosecuentaconlatablaptimadel modelopor loquereali!ar unanlisismatricial no ser lo ms conveniente" En conclusin, se puede elegir cualquierdeestastcnicasdeanlisisperoteniendoencuentaladisponibilidaddeinformacin (tabla ptima o reportes de () y reportes rangos, en el caso depoder aplicar ambos, sereali!arunanlisispredictivoparadeterminar elcomportamiento de ciertas variables y luego se aplicar anlisis matricial paraveri$car la solucin obtenida"