Sylabus LAD-1028

Syllabus

LAD-1028 METODOS CUANTITATIVOS PARA ADMINISTRACIÓN

MII. PEDRO FELIX BEBERAJE SANCHEZ

pfbeberaje@itescam.edu.mx

Semestre	Horas Teoría	Horas Práctica	Créditos	Clasificación
4	2	3	5

Prerrequisitos

Domina modelos del álgebra lineal y cálculo matemático

Plantear, analizar e interpretar modelos estadísticos y probabilísticos

Emplear nuevas tecnologías computacionales

Conceptualizar vocabulario contable, financiero, estadístico, de mercadotecnia y de administración.

Competencias

Atributos de Ingeniería

Normatividad

1. Los teléfonos celulares deben ser apagados antes de la sesión o configurarlo en la modalidad de vibración,no se deben utilizar dentro del salón de clases 2. Los alumnos deberán tener una compostura correcta en la sesión de clases 3. Está prohibido introducir alimentos al salón de clases 4. Al inicio de la sesión los alumnos tendrán 10 minutos de tolerancia para poder ingresar al salón de clases sin que esto ocasione falta o retardo 5. Para presentar el examen institucional es que el alumno tenga como mínimo 80% de asistencia 6. Los trabajos extraclase se tiene que entregar en la fecha estipulada, en caso contario, por un día que se pase la entrega, la calificación del trabajo disminuirá un 10% por día

Materiales

Calculadora

Bibliografía disponible en el Itescam
Título	Autor	Editorial	Edición/Año	Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1	De la actividad 1.1.1 a la actividad 2.6.1
PARCIAL 2	De la actividad 3.1.1 a la actividad 4.3.1

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Introducción 1.1. Teoría de la decisión 1.1.1. Teoría de la decisión 1.1 Teoría de la decisión (11836 bytes) 1.2. Naturaleza y ambientes de la decisión 1.2.1. Naturaleza y ambientes de la decisión 1.2 Naturaleza y ambientes de la decisión (14675 bytes) 1.3. Antecedentes y Clasificación de los métodos cuantitativos en la producción 1.3.1. Antecedentes y Clasificación de los métodos cuantitativos en la producción 1.3Antecedentes y clasificación de los métodos cuantitativos (16874 bytes)
2. Modelos de programación lineal 2.1. Construcción de modelos de programación lineal 2.1.1. Construcción de modelos de programación lineal 2.1 Construcción de modelos de programación lineal (12019 bytes) 2.2. Planteamiento del problema 2.2.1. Planteamiento del problema 2.2 Planteamiento del problema (12624 bytes) 2.3. Método gráfico 2.3.1. Método gráfico 2.3 Método gráfico (374973 bytes) 2.4. Método Simplex 2.4.1. Método Simplex 2.4 Método simplex (12074 bytes) 2.5. Transporte y asignación 2.5.1. Transporte y asignación 2.5 Transporte y asignación (14588 bytes) 2.6. Análisis de sensibilidad de los resultados 2.6.1. Análisis de sensibilidad de los resultados 2.6 Análisis de sensibilidad de los resultados (12315 bytes)
3. Métodos para la administración del tiempo en los proyectos 3.1. Gráfica de Gantt 3.1.1. Gráfica de Gantt Gráfica de Gantt (50137 bytes) 3.2. Diagramas PERT/CPM 3.2.1. Diagramas PERT/CPM Diagramad PERT-CPM (212809 bytes) 3.3. Cambios y efectos en la aplicación de nuevas variables 3.3.1. Cambios y efectos en la aplicación de nuevas variables Cambios y efectos (12955 bytes)
4. Métodos probabilísticos 4.1. Arboles de decisión 4.1.1. Arboles de decisión Arboles de decisión (303679 bytes) 4.2. Valor esperado 4.2.1. Valor esperado Valor esperado (221439 bytes) 4.3. Tablas de pago 4.3.1. Tablas de pago Tablas de pago (821485 bytes)
5. Usos de los Pronósticos en producción 5.1. Pronósticos general de la empresa 5.1.1. Pronósticos general de la empresa Pronósticos general de la empresa (18301 bytes) 5.2. Pronósticos de demanda 5.2.1. Pronósticos de demanda Pronósticos de demanda (16734 bytes) 5.3. Pronósticos de oferta 5.3.1. Pronósticos de oferta Pronósticos de oferta (21399 bytes) 5.4. Cambio del pronostico y causas que generan las desviaciones 5.4.1. Cambio del pronostico y causas que generan las desviaciones Cambio del pronostico (81984 bytes) 5.5. Pronostico basado en el consumo 5.5.1. Pronostico basado en el consumo Pronostico basado en el consumo (13542 bytes) 5.6. Equilibrio optimo entre la calidad del pronostico, la complejidad, el costo y los recursos dedicados a la generación del pronostico 5.6.1. Equilibrio optimo entre la calidad del pronostico, la complejidad, el costo y los recursos dedicados a la generación del pronostico Equilibrio optimo (189229 bytes)
6. Teoría de Colas 6.1. Aplicación de la teoría con uno y múltiples servidores 6.1.1. Aplicación de la teoría con uno y múltiples servidores Teoria de colas (163301 bytes) Teoria de colas

Prácticas de Laboratorio (20232024P)

Fecha

Hora

Grupo

Aula

Práctica

Descripción

Cronogramas (20232024P)
Grupo	Actividad	Fecha	Carrera

Temas para Segunda Reevaluación

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