Video

Hola Carlos, me alegro que te sirvan. La verdad es que nunca hice esos otros videos, ya que esas clases las hice presenciales. Saludos.

Me alegro que te haya servido. Saludos desde Coquimbo!

Me alegro que te haya servido!

Sí, sin dudas. Es un ejemplo del libro de Hillier & Lieberman. Saludos!

Con gusto. Espero que te haya servido.

Con gusto. Espero que te haya servido.

Sea el nivel de radiactividad promedio verdadero; se considera que el valor 8 p/l es la línea que divide el agua segura e insegura. ¿Recomendaría usted probar H0: μ = 8 contra Ha: μ > 8 o H0: μ = 8 contra Ha: μ < 8? Tomar en cuenta las consecuencias del error de tipo I o de un error de tipo II con cada posibilidad de que ocurran. Detalle y explique su forma de razonar para este caso.

Me alegra saber que te ha servido el material. Saludos!

Gracias Paulo. Me alegra saber que te ha servido el material para aprender. Saludos.

Que bueno que te haya servido, me alegro. Saludos!

Me alegra que te haya servido. Saludos!

Me alegro que te hayan gustado. En relación a tu pregunta, primero lo que uno debería hacer es estudiar cómo se distribuyen los tiempos. Si suponemos que los tiempos entre llegadas se distribuyen de manera exponencial, y con una media de 10, entonces usando el método de la Transformada Inversa podrías generar esta v.a. exponencial a través del siguiente código: Function tiempo_servicio() As Double 'generamos el tiempo de sevicio, distribuido exponencialmente con media 10 minutos, lo redondeamos a 4 decimales Randomize tiempo_servicio = Round(-10 * Log(1 - Rnd), 4) End Function Ahora bien, si entiendo tu concepto de "preasignado", entiendo que tendrías una lista de valores de los tiempos de arribo y de servicio. En ese caso debes crear el "array" respectivo, para consultarlo cuando se requiera ir generándolos en la FEL, a medida que se ejecuten los respectivos Eventos. Si quieres un ejemplo sencillo, de una programación completa en VBA, incluyendo el programa principal, aquí la puedes descargar: docs.google.com/spreadsheets/d/1qhI3y5P9xBDG-uy2K69DkObQd25JYd3N/edit?usp=share_link&ouid=117794572381723317280&rtpof=true&sd=true

@@cmonardes Muchas gracias Carlos!!! la verdad que me gusta mucho como explicas. Un saludo y muy util tu explicacion

@@stefanocaligaris2409 Gracias a tí. Saludos!

No es claro tu comentario tampoco para poder responderte. ¿Puedes ser más claro a qué minuto del video te refieres, sección, o número de diapositiva te refieres?

Estimado Diego. Claro, me puedes escribir a cmonardes@gmail.com o a mi correo laboral cmonardes@ucn.cl. Saludos.

Con gusto Diego. Me alegro que te haya servido. Saludos.

Con gusto. Me alegro de que te haya servido.

Me alegro mucho Andrés. Cualquier consulta será bienvenida.

Aquí puedes descargar la planilla Excel: url24.top/qZNeg Saludos!

@@cmonardes Mil gracias

@@luciav8942 Con gusto, espero que te sirva.

Buena idea. Hazlo, y comparte el link con la comunidad. Sería un buen aporte. Saludos.

Escríbeme un email para saber qué necesitas, y veo como te puedo ayudar. Saludos.

Hola @Malvis, no entiendo bien tu duda. ¿Lo puedes aclarar más? En un comienzo hubiese pensado que los camiones eran los "clientes", y los bloques los "servidores", pero eso depende de varias cosas. Saludos.

@@cmonardes si, asi es los camiones son los clientes y los bloques los servidores. Tengo que generar la basura cada 12 horas pero tengo una confusion con el tiempo , por que dos camiones trabajan juntos y los dos hacen 12 horas y alli se genera la basura , pero realmente cada uno tiene 6 horas no , entonces creo q lo estoy generando equivocadamente .

@@malvis8737 Sigo sin entender bien. ¿Cada 12 horas debe pasar un camión a recoger la basura a un bloque? Si tienes dos camiones que trabajan juntos, entonces tu Proceso de Llegada sería uno con Batch, y así haces que tu modelo atienda a los dos camiones a la vez (es equivalente a cuando una pareja va a una agencia de viajes a comprar un pack de turismo para una luna de miel o vacaciones). Ahora dado que tu tiempo entre llegadas es 12 de manera fija, debes declararlo como constante. Eso es lo que te puedo ayudar con lo que entiendo de tu descripción. Saludos!

Sí, el ejercicio 2 lo puedes encontrar aquí: czcams.com/video/F1G5nj6A5yg/video.html El ejercicio 3 es muy repetitivo, más de lo mismo, y por ende me lo salté. Pero lo puedes encontrar resuelto en el libro de Hillier & Lieberman.

Claro, te explico. El parámetro mu es el valor esperado de una v.a. Normal, pero no de una v.a. Log-normal. Así, el valor esperado de una v.a. Log-normal depende de los parámetros mu y sigma, y por ende para poder conocer el valor de esos parámetros, debemos resolver un sistema de ecuaciones, ya que tenemos dos ecuaciones (E(X) = 40.000 y V(X) = 7500^2), y dos incógnitas mu y sigma. Espero haberte aclarado la duda, y si no, recuerda que existe una relación/transformación que me permite llegar de una v.a. normal a una v.a. Log-normal, y de allí se derivan las expresiones tanto de las pdf y cdf, como E(X) y V(X). Saludos.

@@cmonardes muchas gracias profee!!! 😃

Hola. No hay diferencia, son sinónimos. Lo que se quiere señalar es que hay incertidumbre en el resultado de la siguiente etapa cuando tomas una decisión en la etapa anterior, y eso puede provocar incertidumbre en la variable de estado, etc. Hay muchas variantes que pueden ocurrir, y dependerá del problema. Pero en resumen: probabilístico y estocástico son sinónimos. Saludos.

@@cmonardes muchísimas gracias! 🙏🎉

@@caro9756 Cuando se te ofrezca!

Hola May. La verdad es que son cosas distintas. Primero debes escoger la temperatura inicial del problema, la cual se sugiere que esté asociada a un porcentaje del valor de la función objetivo del problema entero pero "relajado" (sin las restricciones de integralidad); esto se hace para poder empezar a iterar. A parte de eso, para las iteraciones dentro del algoritmo de RS (ó SA en inglés), debes escoger un programa de reducción de temperatura, lo cual implica cómo se irá actualizando la temperatura dentro del algoritmo. En este caso se escogió una disminución de la temperatura del 50%, lo cual es bastante, pues significa que cada vez que se deba reducir la temperatura, esta será un 50% de la anterior. En síntesis, son cosas distintas en el algoritmo. Saludos.

Muy buena pregunta, pero lamentablemente no hay una respuesta única al respecto. En general uno va probando diferentes condiciones de término, y dependiendo de con cuál resulte mejor, te quedas con esa. Pasa lo mismo con parámetros como el factor de reducción de la temperatura, o el número de aceptaciones de no mejora para volver a reducir la temperatura. Esto es lo que se conoce como "calibración" (o en inglés, tunning) de los parámetros. Ahora, volviendo a las condiciones de término del algoritmo, muchos autores usan un número prefijado de iteraciones totales al algoritmo (por ejemplo, 1000 o 10000 iteraciones), otros usan también una temperatura final de iteración (lo cual dependerá de la temperatura inicial por supuesto). También es posible mezclar más de un criterio de detención del algoritmo, y hacer que todas las condiciones se cumplan, o basta que una se cumpla para detener el algoritmo. Para finalizar, insisto en que la respuesta no es única, dependerá de tus análisis, y también del tipo de problema que deseas resolver. Si el problema a resolver es conocido en la literatura, entonces seguro encontrarás papers que sugieran la mejor forma de configurar o calibrar el algoritmo para el problema en cuestión. Saludos!

Hola, si gustas escríbeme a cmonardes@gmail.com. Allí puedes contactarme. Saludos.

Hola Monica. La verdad es que no, puesto que el foco del ejemplo es explicar la aplicación del algortimo, más que modelar matemáticamente un problema de programación entera (lo cual generalmente se ve en otro capítulo, o un curso anterior a este). Aquí la idea es explicar un algoritmo de resolución "no óptimo", alternativo a los algoritmos exactos (como el Branch & Bound), pero que para instancias grandes te podría permitir tener soluciones en menor tiempo. De todas formas, este ejemplo es el libro de Taha (pág. 379, 9a ed. Español), y allí tampoco viene asociado un contexto al problema. Saludos.

Hola Eddy. Me alegro que te gusten mis videos. Puedes ver los videos, incluyendo programación dinámica estocástica (o probabilística) de este semestre en la siguiente carpeta: drive.google.com/drive/folders/1tjsUIwkSHtZMCcAVSVbg5DX0QGPi9byh?usp=sharing

@@cmonardes muchas gracias que amable.

@@eddyfer.Y de nada. Espero que te sirvan. Saludos desde Chile.

De nada. Saludos!

Sí Alfonso, aquí está la ppt: drive.google.com/file/d/1VCfuzIBME6tuwatO9lGBgtV6_VfYxKhM/view?usp=sharing

No, la verdad es que nunca grabamos las clases de Estadística Descriptiva. Saludos.

@@cmonardes ok, si entiendo que vendrían siendo la primera parte antes de entrar a este capitulo, pero entonces estoy en lo correcto, al creer que el capitulo 1 seria toda la partes de medidas de dispersión, representación grafica, medidas de tendencia central, etc, como bien dices toda la estadística descriptiva

@@alfonsomartinezgonzalez5294 Sí, así es.

Hola Alfonso. Gracias por tus comentarios. La bibliografía para Diseño de Experimentos dependerá del grado de profundidad que quieras darle al tópico. Quizás el libro más completo es el libro de Douglas Montgomery "Design and Analysis of Experiments" : www.wiley.com/en-us/Design+and+Analysis+of+Experiments%2C+10th+Edition-p-9781119492443. Existen otros textos de Estadística Inferencial más generales, que incluyen un par de capítulos de DOE (Devore, Montgomery, Hayter, Walpole, etc.). Existen otros libros en negocios muy buenos también, y uno que me gusta mucho en el ámbito de Marketing es: Testing 1-2-3: www.amazon.com/-/es/Johannes-Ledolter/dp/0804756120. Saludos.

@@cmonardes Muy amable, estaré buscándolos le agradezco el apoyo y quisiera preguntarle también en la parte final del ejercicio, cuando obtiene el valor de la tabla de Fisher, como obtiene el valor de 3.59 x 10^-6?

@@alfonsomartinezgonzalez5294 El valor p es la probabilidad de que una variable aleatoria F de Fisher con 3 grados de libertad (gl) en el numerador (gl entre grupos), y 20 gl en el denominador sea mayor al valor 19,605. Esto se puede calcular con "tablas de la F", o mejor aún con el mismo Excel a través de: =DISTR.F.CD(19,605;3;20), o en versiones más antiguas a través de: =DISTR.F(19,605;3;20).

@@cmonardes y manualmente o lápiz y papel, como se puede calcular ese valor????? Gracias.

@@alfonsomartinezgonzalez5294 una de las primeras cosas que siempre he enseñado a mis alumnos es trabajar en Excel, ya que es el único que software que encontrarás en cualquier empresa a la que vayas a trabajar. A partir de ello, me parece inútil enseñar a entender tablas de valores críticos, ya sean normales, t-student, F-Fisher, etc. Por eso no lo enseño. Ahora bien, a mano, técnicamente una variable F sigue una distribución Fisher que se construye a partir del cuociente de dos v.a. chi cuadrado sobre sus grados de libertad, y la verdad es que la integral no es muy sencilla de resolver. Por ende, sugiero usar Excel (¿para qué perder tiempo en un cálculo, si lo que me sirve es el análisis que puedo hacer con ese valor, y no la forma en la cual lo obtengo?). Saludos y lamento si aún hay profesores enseñando c calcular valores críticos de las distribuciones con tablas.

Hola Diego. Gracias. Las planillas del libro de Taha (capítulo 10 y 11) las puedes descargar desde el siguiente enlace: drive.google.com/drive/folders/1yiZuhQKFvZMTYz_ypMMiCiUbLmn7HAU2?usp=sharing Saludos.

Hola Luis. Niveles de un factor es equivalente al concepto de "tratamiento" cuando estamos analizando experimentos de 1 factor. Con respecto a la variable a medir, efectivamente es lo mismo que unidad experimental (o sea qué es lo que mediremos para saber si hay efectos de uno o varios factores en esa respuesta). Y en el ejemplo 2 efectivamente es el desarrollo bacteriano. Saludos.

Gracias Stefano. Para pregrado, lo que usamos son los libros de Taha y de Hillier & Lieberman. Para postgrado existen libros más complejos como el de Aarts & Lenstra llamado "Local Search in Combinatorial Optimization".

De nada Clotilde. Saludos!

Hola Sancti. La verdad es que no conozco lo que me preguntas, pero si fuera una técnica que se basa en un modelo de optimización discreta o continua, sí podrían utilizarse las herurísticas ó metaheurísticas para resolverlo. Saludos.