Probabilidad

INTRODUCCION

La investigación de Operaciones proporciona herramientas para la construcción de modelos matemáticos específicamente en programación Lineal, fuera de la conceptualización de los problemas matemáticos, tambien es de gran importancia entender cuáles son las bases que logran desarrollar propuestas para resolver o plantear una solución en determinada situación, como son los Modelos IO , los cuales se hablaran en el presente trabajo.

1. Elabore una síntesis de cada modelo clasificándolo de acuerdo al cuadro anexo.

MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES

Los modelos de Investigación de Operaciones se dividen en: determinísticos (no probabilisticos), Hibridos y Estocasticos.

Modelo Determinístico (no probabilísticos)

es un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre.

Una de las razones para manejar estos modelos determinísticos, es que son más manejables los modelos matemáticos bajo suposiciones determinísticas que bajo suposiciones probabilísticas. Es decir, ciertos procesos complejos pueden modelarse factiblemente y ser resueltos en forma determinísticas, pero no probabilística. Dentro de los modelos Determinísticos se manejan procedimientos para resolver los modelos de tipo dado por diferentes ecuaciones descritas, los cuales se llaman en conjunto Programación Matemática.

MODELO HIBRIDO

Están compuestos por la combinación de los modelos deterministicos y los modelos estocásticos o probabilísticos, en ese tipo de modelos podemos encontrar los de simulación, programados bajo las leyes conocidas y en espera de conocer variables nuevas.

ESTOCÁSTICOS (PROBABILISTICOS)

Un modelo estocástico (probabilístico) es una representación matemática deducida de un conjunto de supuestos con el doble propósito de estudiar los resultados de un experimento aleatorio y predecir su comportamiento futuro, cuando se realiza bajo las mismas condiciones dadas inicialmente. El modelo permite conocer la distribución de probabilidades de los valores que toma la variable aleatoria, de ahí que también se mencione con el nombre de Distribución de Probabilidad

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