El Análisis Predictivo y Análisis Matricial
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Análisis matricial vs Análisis predictivo El análisis matricial nos ayuda a encontrar la mejor solución al problema a través de cálculos por medio de matrices e iteraciones por el método simplex o dual-simplex donde se halla solución una óptima que satisfaga las nuevas restricciones, condiciones o cambios impuestos al problema original, podemos hallar la solución mediante fórmulas establecidas ( B −1 ∗boC b ∗B −1 ∗N−C N ), del mismo modo se puede determinar si los cambios realizados en el modelo de programación lineal afectan a la optimabilidad y factibilidad de la tabla óptima. Pero nos encontramos que estos cálculos los hacemos aplicando ciertas fórmulas y no se razona o piensa la nueva solución hallada, por lo tanto se vuelve en algo mecánico. El análisis predictivo no hace uso de matrices para encontrar la nueva solución sino representa un análisis lógico del problema, es un proceso donde seleccionamos, exploramos y modelamos los datos de manera que estos nos revelen información que desconocemos para nuestro beneficio, este tipo de análisis nos ayuda a interpretar y comprender mejor el problema de manera que cuando hallamos la solución podemos interpretar los resultados o predecir dichos resultados tan solo realizando un análisis predictivo (descubriendo correlaciones, patrones, tendencias significativas, filtrando datos, reconociendo comportamiento de las variables) es por eso que según mi criterio el análisis predictivo es un complemento al análisis matricial. Aunque se puede hallar la solución óptima mediante análisis predictivo, este requiere un análisis lógico del problema donde se debe detectar el comportamiento de las variables que en algunos casos puede ser difícil y donde se puede cometer errores, por eso el análisis matricial permite realizar los cálculos de manera que no se necesite mucho análisis, es por eso que podemos resolver problemas mediante análisis matricial pero complementamos la solución hallada con un análisis predictivo previo donde podemos analizar las variables y sus respectivos comportamientos. Ambos análisis nos darán los mismos resultados, la diferencia se encuentra en los cálculos y el análisis lógico que se realizan en cada uno de estos análisis, está claro que pueden usarse ambos y ser
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El Análisis Predictivo y Análisis Matricial
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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"
