MSc. Edgar JuarezMetodos cuantitativos para los negocios Render/Stair/Hanna. Pearson. Libros de Investigacion de Operaciones

TemasProgramacion linealModelos de Colas AplicacionPronosticosSimulacionFinal: 9 Secion. Realizar un ejercicio de aplicacion. Trabajo escrito y presentacion. Con programacion Lineal. Utilizando las tecnicas vistas en clase.EvaluacionTareas y Laboratorios 25%Pruebas Cortas 30% Ejercicios del LibroProyecto de Aplicacion 20%Asistencia 0.5%

Arboles de Decision Repaso Curso Investigacion de Operaciones

Decision La suma de las probabilidades me da el resultado de la decision.Para realizar el esquema se empieza de izquierda a derecha

Probabilidad

Enfoque Subjetivo:

ejuarez@c

Con programacion Lineal. Utilizando las tecnicas vistas en clase.

0.4FAVORABLE

500000

0.4DESARROLLO DETALLADO MODERADA

-75,000 135200 25000

0.2POBRE

NUEVO PRODUCTO 10001

0 135200 0.1FAVORABLE

500000

0.2DESARROLLO RAPIDO MODERADA

-40,000 15700 25000

0.7POBRE

10001

135200 0.3Event 13

200000

0.5Decision 11 Event 14

0 62600 10000

0.2Event 15

Decision 10 30001

0 62600 0.6Event 16

10000

0.4Decision 12 Event 17

0 6400 0

0.33333333Event 18

1000

425,000425,000

-50,000-50,000

-74,000-74,000

460,000460,000

-15,000-15,000

-39,000-39,000

200000200000

1000010000

3000-12000

10000

10000

00

10001000

ID Name Value Prob Pred Kind NS0 TreePlan 0 0 0 D 21 0 0 D 22 4 T 03 0 1 E 34 0 1 E 35 3 T 06 3 T 07 3 T 0

8 4 T 09 4 T 0

10 0 0 D 211 0 10 E 312 0 10 E 313 11 T 014 11 T 015 11 T 016 12 T 017 12 T 018 12 T 0

S1 S2 S3 S4 S5 Row Col Mark1 10 0 0 0 29 1 13 4 0 0 0 14 5 10 0 0 0 0 27 13 15 6 7 0 0 7 9 18 9 2 0 0 22 9 10 0 0 0 0 2 13 10 0 0 0 0 7 13 10 0 0 0 0 12 13 1

0 0 0 0 0 17 13 10 0 0 0 0 22 13 1

11 12 0 0 0 44 5 113 14 15 0 0 37 9 116 17 18 0 0 52 9 1

0 0 0 0 0 32 13 10 0 0 0 0 37 13 10 0 0 0 0 42 13 10 0 0 0 0 47 13 10 0 0 0 0 52 13 10 0 0 0 0 57 13 1

0.25baja

18,00018,000 18,000

0.4 1promedio promedio

Peq 135,00075,000 135000 60,000 135,000

1057501

peque;a promedio0.35 135,000alta 75,000 135000 60,000 135,000

1135,000

grande125,000

125,000 125,000

0.25baja

-25,000-25,000 -25,000

2 0.4153000 Medi promedio

140,0000 153000 140,000 140,000

0.35alta mediana grande

1 1 295,0000 295,000 150000 295,000 145,000 295,000

0.25baja

60,00060,000 60,000

0.4Gran promedio

125,000142000 125,000 125,000

0.35alta

220,000220,000 220,000

ID Name Value Prob Pred Kind0 TreePlan 0 0 0 D1 0 0 E2 0 0 E3 0 0 E4 1 T5 1 E6 1 D7 9 T8 0 6 T9 0 6 E

10 2 T11 5 T12 2 D13 3 T14 3 T15 3 T16 2 T17 0 18 T18 0 12 D

NS S1 S2 S3 S4 S5 Row3 1 2 3 0 0 253 4 5 6 0 0 83 16 10 12 0 0 273 15 13 14 0 0 420 0 0 0 0 0 21 11 0 0 0 0 72 9 8 0 0 0 140 0 0 0 0 0 120 0 0 0 0 0 171 7 0 0 0 0 120 0 0 0 0 0 270 0 0 0 0 0 71 18 0 0 0 0 320 0 0 0 0 0 420 0 0 0 0 0 470 0 0 0 0 0 370 0 0 0 0 0 220 0 0 0 0 0 321 17 0 0 0 0 32

Col Mark1 15 15 15 19 19 19 1

17 113 113 1

9 113 1

9 19 19 19 19 1

17 113 1

0.3Recibir herencia

100,000Jenny 100,000 100,000

0 30000 0.7No recibir herencia

00 0

0.7Pasa a impuestos ganando

0.5 80,000pasa a auditoria ganando 40,000 80,000

40,000 75500 0.30.6 pasa a impuestos ganando

Siga su carrera 65,0002 25,000 65,000

39650 0 527500.5

Jana pasa a auditoria ganando30,000

0 39650 30,000 30,000

0.4 1Deje su carrera y cuide sus hijos Trabajo a tiempo parcial

20,00020000 20,000 20,000

1Maria Ofrece un dote

250000 25000 25,000 25000

ID Name Value Prob Pred Kind NS S1 S20 TreePlan 0 0 0 D 3 1 21 0 0 E 2 3 42 0 0 E 2 6 73 1 T 0 0 04 1 T 0 0 05 7 T 0 0 06 2 E 2 8 97 2 E 1 5 08 6 E 2 10 119 6 T 0 0 0

10 8 T 0 0 011 8 T 0 0 012 0 0 E 1 13 013 12 T 0 0 0

S3 S4 S5 Row Col Mark12 0 0 18 1 1

0 0 0 4 5 10 0 0 22 5 10 0 0 2 9 10 0 0 7 9 10 0 0 27 13 10 0 0 18 9 10 0 0 27 9 10 0 0 14 13 10 0 0 22 13 10 0 0 12 17 10 0 0 17 17 10 0 0 32 5 10 0 0 32 9 1

0.25Baja

18000 18000

0.4Promedio promedio

Pequeña 175000 135000 60000

0 105750

pequeña0.35

Alta 750001

0 135000Grande

125000

0.25Baja

-25000 -25000

2 0.4153000 Mediana Promedio

0 153000 140000 140000

0.35Alta Decision 17

1150000 295000 145000

0.25Baja

60000 60000

0.4Grande Promedio

0 142000 125000 125000

0.35Alta

220000 220000

18000

135000135000

Promedio 1 135000

135000 60000 135000

125000125000

-25000

140000

295000295000

60000

125000

220000

ID0 00 13 20 30 40 50 6

10 7

11 812 9

1011121314151617

Name Value Prob Pred Kind NS S1 S2TreePlan 0 0 0 D 3 1 2

0 0 E 3 4 50 0 E 3 7 80 0 E 3 10 11

1 T 0 0 01 D 1 13 01 D 2 14 152 T 0 0 0

2 T 0 0 02 D 1 17 03 T 0 0 03 T 0 0 03 T 0 0 0

0 5 T 0 0 00 6 D 1 16 00 6 T 0 0 00 14 T 0 0 00 9 T 0 0 0

S3 S4 S5 Row Col Mark3 0 0 25 1 16 0 0 8 5 19 0 0 27 5 1

12 0 0 42 5 10 0 0 2 9 10 0 0 7 9 10 0 0 14 9 10 0 0 22 9 1

0 0 0 27 9 10 0 0 32 9 10 0 0 37 9 10 0 0 42 9 10 0 0 47 9 10 0 0 7 13 10 0 0 12 13 10 0 0 17 13 10 0 0 12 17 10 0 0 32 13 1

0.3Event 4

Jenny 100000 100000

0 30000 0.7Event 5

0 0

0.5sea contadora

400000.6

siga su carrera2

39650 0 527500.5

Jana Event 9

0 39650 30000

0.4se dedique a tener hijos

20000 20000

Decision 3 Decision 121

0 25000 25000 25000

100000

0

0.7Event 10

80000sea contadora 40000 80000

75500 0.3Event 11

6500025000 65000

3000030000

20000

25000

ID01234567

89

101112

Name Value Prob Pred Kind NS S1 S2TreePlan 0 0 0 D 3 1 2

0 0 E 2 4 50 0 E 2 6 70 0 D 1 12 0

1 T 0 0 01 T 0 0 02 E 2 8 92 T 0 0 0

6 E 2 10 116 T 0 0 08 T 0 0 08 T 0 0 0

0 3 T 0 0 0

S3 S4 S5 Row Col Mark3 0 0 18 1 10 0 0 4 5 10 0 0 22 5 10 0 0 32 5 10 0 0 2 9 10 0 0 7 9 10 0 0 18 9 10 0 0 27 9 1

0 0 0 14 13 10 0 0 22 13 10 0 0 12 17 10 0 0 17 17 10 0 0 32 9 1

0.25Baja

18000 18000

0.4Promedio

Pequeña 175000 135000

0 128500

0.35Alta

275000 200000

0.25Baja

-25000 -25000

2 0.4153000 Mediana Promedio

0 153000 140000 140000

0.35Alta

1150000 295000

0.25baja

60000 60000

0.4Grande Promedio

0 142000 125000 125000

0.35Alta

220000 220000

18000

Mediana135000

60000 135000

Mediana135000

60000 135000

Grande 200000

125000 200000

-25000

140000

Grande295000

145000 295000

60000

125000

220000

ID Name Value Prob Pred Kind NS0 TreePlan 0 0 0 D 31 0 0 E 32 0 0 E 33 0 0 E 34 1 T 05 1 D 16 1 D 27 0 5 T 0

8 0 6 T 09 0 6 T 0

10 2 T 011 2 T 012 2 D 113 0 12 T 014 3 T 015 3 T 016 3 T 0

S1 S2 S3 S4 S5 Row Col Mark1 2 3 0 0 25 1 14 5 6 0 0 8 5 1

10 11 12 0 0 27 5 114 15 16 0 0 42 5 1

0 0 0 0 0 2 9 17 0 0 0 0 7 9 18 9 0 0 0 14 9 10 0 0 0 0 7 13 1

0 0 0 0 0 12 13 10 0 0 0 0 17 13 10 0 0 0 0 22 9 10 0 0 0 0 27 9 1

13 0 0 0 0 32 9 10 0 0 0 0 32 13 10 0 0 0 0 37 9 10 0 0 0 0 42 9 10 0 0 0 0 47 9 1

0.5Event 5

Jeny Decision 5 01

0 0 0 0.5Event 6

0

10 Janna

0 0

Maria

0 0

00

00

0

0

ID Name Value Prob Pred Kind NS0 TreePlan 0 0 0 D 31 0 0 D 12 0 0 T 03 0 0 T 04 0 1 E 25 4 T 06 4 T 0

S1 S2 S3 S4 S5 Row Col Mark1 2 3 0 0 10 1 14 0 0 0 0 4 5 10 0 0 0 0 12 5 10 0 0 0 0 17 5 15 6 0 0 0 4 9 10 0 0 0 0 2 13 10 0 0 0 0 7 13 1

0.3Muera

Jeny 10000 10000

0 3000 0.7viva

0

0.5Aud

0.6carrra

### 0 33750#N/A

0.5Inp

Jana0

0 #N/A29300

0.4 0.5Deje la carrera Event 11

20000 #N/A 0

Decision 3

25000 25000

10000

0

0.5sueldo

4000040000 40000

35000 0.5sueldos

3000030000 30000

0.5Event 13

4000040000 40000

32500 0.5Event 14

2500025000 25000

2000020000

25000

ID Name0 TreePlan1234567

89

1011121314

Value Prob Pred Kind NS S1 S2 S30 0 0 D 3 1 2 3

0 0 E 2 4 5 00 0 E 2 6 7 00 0 T 0 0 0 0

1 T 0 0 0 01 T 0 0 0 02 E 2 8 9 02 E 1 10 0 0

6 E 2 11 12 06 E 2 13 14 07 T 0 0 0 08 T 0 0 0 08 T 0 0 0 09 T 0 0 0 09 T 0 0 0 0

S4 S5 Row Col Mark0 0 20 1 10 0 4 5 10 0 25 5 10 0 37 5 10 0 2 9 10 0 7 9 10 0 19 9 10 0 32 9 1

0 0 14 13 10 0 24 13 10 0 32 13 10 0 12 17 10 0 17 17 10 0 22 17 10 0 27 17 1

Funcion Objetivo 5,000 E-9 4000 F-9E-9 F-9 R

AGLOMERADO 10 + 15 MENOR Q 150EXCLUSION 20 + 10 MENOR = 150

CONTROL CALIDAD 10 + 10 MAYOR IGUAL 135POLITICA 1 3PEDIDO 5

y donde se intersepat la ypendiete

Y= ax + b