Metodos cuantitativos para los negocios RENDER PDF

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RENDER Métodos cuantitativos para los negocios ofrece a los estudiantes una base sólida para los • STAIR • HANNA Métodos cuantitativos métodos cuantitativos y su uso en la administración. para los negocios Métodos cuantitativos para los negocios Esta edición mejoró aún más gracias a los comentarios ...

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RENDER • STAIR • HANNA

Métodos cuantitativos para los negocios ofrece a los estudiantes una base sólida para los métodos cuantitativos y su uso en la administración.

• Se pone mayor énfasis en el modelado y se estudian en menor grado las aproximaciones algorítmicas y los métodos manuales para la resolución de problemas. • El uso de Excel tiene mayor prevalencia que en las ediciones pasadas y se incorpora el uso de Excel 2010 para trabajar los ejemplos. Se analizan las diferencias más relevantes entre Excel 2010 y Excel 2007. • Se incluyen más de 40 problemas nuevos. • Se han actualizado y ampliado muchas secciones de gran aceptación en las ediciones anteriores del libro (por ejemplo, los recuadros de Modelado en el mundo real e Historia, los problemas de tarea en Internet, las autoevaluaciones y los estudios de caso). Este libro incluye código de acceso a los programas Excel QM y POM-QM para Windows, problemas y casos adicionales, así como a otros materiales de consulta, los cuales están disponibles en el sitio Web: www.pearsonenespañol.com/render

Métodos cuantitativos para los negocios

Esta edición mejoró aún más gracias a los comentarios y sugerencias recibidos de los múltiples usuarios y revisores de este libro:

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undécima edición

ISBN 978-607-32-1264-9

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Métodos cuantitativos para los negocios UNDÉCIMA EDICIÓN

Métodos cuantitativos para los negocios UNDÉCIMA EDICIÓN BARRY RENDER Profesor Distinguido Charles Harwood de Ciencias de la Administración Graduate School of Business, Rollins College

RALPH M. STAIR, JR. Profesor de Ciencias de la Información y la Administración Florida State University

MICHAEL E. HANNA Profesor de Ciencias de la Decisión University of Houston-Clear Lake Traducción: Marcia Aída González Osuna Traductora especialista en Métodos numéricos Revisión técnica: Ignacio García Juárez María de Guadalupe Arroyo Santisteban Iren Castillo Saldaña Vinicio Pérez Fonseca José Cruz Ramos Báez Academia de Matemáticas Escuela de Ciencias Económicas y Empresariales (ECEE) Universidad Panamericana Carlos Héctor Lacavex Eguiarte Universidad Regiomontana

Datos de catalogación bibliográfica RENDER, BARRY Métodos cuantitativos para los negocios. Undécima edición PEARSON EDUCACIÓN, México, 2012 ISBN: 978-607-32-1264-9 Área: Matemáticas Formato: 21 ⫻ 27 cm

Páginas: 672

Authorized translation from the English language edition, entitled QUANTITATIVE ANALYSIS FOR MANAGEMENT 11th Edition, by BARRY RENDER, RALPH STAIR and MICHAEL HANNA, published by Pearson Education, Inc., publishing as Prentice Hall, Copyright © 2012. All rights reserved. ISBN 9780132149112 Traducción autorizada de la edición en idioma inglés, titulada QUANTITATIVE ANALYSIS FOR MANAGEMENT 11ª edición por BARRY RENDER, RALPH STAIR y MICHAEL HANNA publicada por Pearson Education, Inc., publicada como Prentice Hall, Copyright © 2012. Todos los derechos reservados. Esta edición en español es la única autorizada. Edición en español Dirección general: Dirección Educación Superior: Mario Contreras Editora: Gabriela López Ballesteros e-mail: [email protected] Editor de desarrollo: Felipe Hernández Carrasco Supervisor de Producción: José D. Hernández Garduño Diagramación: focageditorial Gerencia Editorial Educación Superior Latinoamérica: Marisa de Anta UNDÉCIMA EDICIÓN, 2012 D.R. © 2012 por Pearson Educación de México, S.A. de C.V. Atlacomulco 500-5o. piso Col. Industrial Atoto 53519, Naucalpan de Juárez, Estado de México Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana. Reg. núm. 1031. Reservados todos los derechos. Ni la totalidad ni parte de esta publicación pueden reproducirse, registrarse o transmitirse, por un sistema de recuperación de información, en ninguna forma ni por ningún medio, sea electrónico, mecánico, fotoquímico, magnético o electroóptico, por fotocopia, grabación o cualquier otro, sin permiso previo por escrito del editor. El préstamo, alquiler o cualquier otra forma de cesión de uso de este ejemplar requerirá también la autorización del editor o de sus representantes. ISBN VERSIÓN IMPRESA: 978-607-32-1264-9 ISBN VERSIÓN E-BOOK: 978-607-32-1265-6 ISBN E-CHAPTER: 978-607-32-1266-3 Impreso en México. Printed in Mexico. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 - 15 14 13 12

DEDICATORIA

A mi esposa y a mis hijos – BR A Lila y a Leslie – RMS A Susan, a Meckey y a Katie – MEH

ACERCA DE LOS AUTORES

Barry Render es Profesor Emérito, como Profesor Distinguido Charles Harwood de ciencias de la administración en Roy E. Crummer Graduate School of Business de Rollins College en Winter Park, Florida. Tiene maestría en investigación de operaciones y doctorado en análisis cuantitativo por la University of Cincinnati. Antes, enseñó en George Washington University, Univesity of New Orleans, Boston University y George Mason University, donde tuvo la distinción de Mason Foundation Professorship en ciencias de la decisión y fue jefe del departamento de ciencias de la decisión. El Dr. Render también ha trabajado en la industria aeroespacial para General Electric, McDonnell Douglas y la NASA. Es coautor de 10 libros de texto publicados por Prentice Hall, que incluyen Managerial Decision Modeling with Spreadsheets, Operations Management, Principles of Operations Management, Service Management, Introduction to Management Science y Cases and Readings in Management Science. Los más de 100 artículos del Dr. Render sobre una variedad de temas de administración han aparecido en Decision Sciences, Production and Operations Management, Interfaces, Information and Management, Journal of Management Information Systems, Socio-Economic Planning Sciences, IIE Solutions and Operations Management Review, entre otras publicaciones. Entre los honores recibidos por el Dr. Render está la AACSB Fellow; fue nombrado Senior Fullbright Scholar en 1982 y de nuevo en 1993. Dos veces fue vicepresidente del Decision Science Intitute Southeast Region, y sirvió como editor revisor de software para Decision Line de 1989 a 1995. También ha sido editor de números especiales de Administración de Operaciones del New York Times de 1996 a 2001. De 1984 1993, el Dr. Render fue presidente de Management Service Associates of Virginia, Inc., cuyos clientes tecnológicos incluyeron al FBI; la Marina estadounidense, Fairfax County, Virginia, y C&P Telephone. El Dr. Render ha impartido cursos de administración de operaciones en la maestría de Rollin’s College, así como en programas de maestría para ejecutivos. Recibió el Premio Welsh de la universidad como profesor líder y fue premiado en 1996 por la Roosvelt University con el Premio St. Claire Drake for Outstanding Scholarship. En 2005, el Dr. Render recibió el Premio Rollins College MBA Student por el mejor curso general y en 2009 fue nombrado profesor del año por los estudiantes de tiempo completo de la maestría en administración. Ralph Stair es Profesor Emérito en la Florida State University. Obtuvo su licenciatura en ingeniería química en Purdue University y una maestría en administración en Tulane University. Con la guía de Ken Ramsing y Alan Eliason, recibió un doctorado en administración de operaciones en University of Oregon. Ha enseñado en la University of Oregon, la University of Washington, la University of New Orleans y la Florida State University. Dio clases dos veces en el programa Florida State University’s Study Abroad en Londres. Al pasar los años, su enseñanza se ha concentrado en las áreas de sistemas de información, investigación de operaciones y administración de operaciones. El Dr. Stair es miembro de varias organizaciones académicas, que incluyen Decision Sciences Institute e INFORMS; participa con regularidad en reuniones nacionales. Ha publicado innumerables artículos y libros entre los que destacan Managerial Decision Modeling with Spreadsheets, Introduction to Management Science, Cases and Readings in Management Science, Production and Operations Management: A Self-Correction Approach, Fundamentals of Information Systems, Principles of Information Systems, Introduction to Information Systems, Computers in Today’s World, Principles of Data Processing, Learning to Live with Computers, Programming in BASIC, Essentials of BASIC Programming, Essentials of FORTRAN Programming y Essentials of COBOL Programming. El Dr. Stair divide su tiempo entre Florida y Colorado. Disfruta esquiar, ciclismo, remo en kayac y otras actividades al aire libre. vii

viii

ACERCA DE LOS AUTORES

Michael E. Hanna es profesor de ciencias de la decisión en la University of Houston-Clear Lake (UHCL). Tiene licenciatura en economía, maestría en matemáticas y doctorado en investigación de operaciones por la Texas Tech University. Durante más de 25 años ha impartido cursos de estadística, ciencias administrativas, pronósticos y otros métodos cuantitativos. Su dedicación a la enseñanza se ha reconocido con el Premio a la Enseñanza Beta Alpha Psi en 1995 y el Premio Outstanding Educator en 2006 otorgado por Southwest Decision Sciences Institute (SWDSI). El Dr. Hanna es autor de libros de texto de ciencias administrativas y métodos cualitativos, ha publicado diversos artículos e informes profesionales; colaboró con el Comité Editorial Asesor de Computers and Operations Research. In 1996 UHCL Chapter of Beta Gamma Sigma le otorgó el Premio Outstanding Scholar. El Dr. Hanna es una persona muy activa en el Decision Sciences Institute; también ha colaborado en el Innovative Education Committee, el Regional Advisory Committee y el Nominating Committee. Ha participado en dos equipos del consejo directivo de Decision Sciences Institute (DSI) y como vicepresidente del DSI por elección regional. En SWDSI ha tenido varios puestos, que incluyen el de presidente; recibió el Premio SWDSI Distinguished Service en 1997. Por su servicio profesional general y a la universidad, recibió el Premio UHCL President’s Distinguished Service en 2001.

CONTENIDO BREVE

CAPÍTULO 1

Introducción al análisis cuantitativo 1

CAPÍTULO 12

Administración de proyectos 459

CAPÍTULO 2

Conceptos de probabilidad y aplicaciones 21

CAPÍTULO 13

Modelos de teorías de colas y de líneas de espera 499

CAPÍTULO 3

Análisis de decisiones 69

CAPÍTULO 14

Modelado con simulación 533

CAPÍTULO 4

Modelos de regresión 115

CAPÍTULO 15

Análisis de Markov 573

CAPÍTULO 5

Pronósticos 153

CAPÍTULO 16

Control estadístico de la calidad 601

CAPÍTULO 6

Modelos de control de inventarios 195

MÓDULOS EN LÍNEA (en inglés)

CAPÍTULO 7

Modelos de programación lineal: métodos gráficos y por computadora 249

1 Analytic Hierarchy Process M1-1 2 Dynamic Programming M2-1

CAPÍTULO 8

Aplicaciones de programación lineal 307

3 Decision Theory and the Normal Distribution M3-1

CAPÍTULO 9

Modelos de transporte y asignación 341

4 Game Theory M4-1

CAPÍTULO 10

Programación entera, programación por metas y programación no lineal 395

CAPÍTULO 11

Modelos de redes 429

5 Mathematical Tools: Determinants and Matrices M5-1 6 Calculus-Based Optimization M6-1 7 Linear Programming: The Simplex Method M7-1

ix

CONTENIDO

Suma de eventos mutuamente excluyentes 26 Ley de la suma para eventos que no son mutuamente excluyentes 26

PREFACIO xix CAPÍTULO 1 1.1 1.2 1.3

Introducción al análisis cuantitativo 1 Introducción 2 ¿Qué es el análisis cuantitativo? 2 Enfoque del análisis cuantitativo 3 Definición del problema 3 Desarrollo de un modelo 3 Obtención de los datos de entrada 4 Desarrollo de una solución 5 Prueba de la solución 5 Análisis de resultados y análisis de sensibilidad 5 Implementación de resultados 5 Enfoque del análisis cuantitativo y modelado en el mundo real 7

1.4

1.6

Papel de las computadoras y los modelos de hojas de cálculo en el análisis cuantitativo 9 Problemas posibles del enfoque del análisis cuantitativo 12 Definición del problema 12 Desarrollo de un modelo 13 Recolección de datos 13 Desarrollo de una solución 14 Pruebas de la solución 14 Análisis de los resultados 14

1.7

Implementación: no es tan solo el paso final 15 Falta de compromiso y resistencia al cambio 15 Falta de compromiso de los analistas cuantitativos 15 Resumen 16 Glosario 16 Ecuaciones clave 16 Autoevaluación 17 Preguntas y problemas para análisis 17 Estudio de caso: Alimentos y bebidas en juegos de futbol de Southwestern University 19 Bibliografía 19

CAPÍTULO 2 2.1 2.2

Conceptos de probabilidad y aplicaciones 21 Introducción 22 Conceptos fundamentales 22 Tipos de probabilidad 23

2.3

Eventos estadísticamente independientes 27 Eventos estadísticamente dependientes 28 Probabilidades revisadas aplicando el teorema de Bayes 29

2.7 2.8 2.9

Revisiones de probabilidades ulteriores 32 Variables aleatorias 33 Distribuciones de probabilidad 34

Forma general del teorema de Bayes 31

Distribución de probabilidad de una variable aleatoria discreta 34 Valor esperado de una distribución de probabilidad discreta 35 Varianza de una distribución de probabilidad discreta 36 Distribución de probabilidad para una variable aleatoria continua 36

Cómo desarrollar un modelo de análisis cuantitativo 7 Ventajas del modelado matemático 8 Modelos matemáticos clasificados según el riesgo 8

1.5

2.4 2.5 2.6

Eventos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos 24

2.10

La distribución binomial 38 Solución de problemas con la fórmula binomial 39 Solución de problemas con tablas binomiales 40

2.11

La distribución normal 41 Área bajo la curva normal 42 Uso de la tabla normal estándar 42 Ejemplo de la compañía Hynes Construction 44 Regla empírica 48

2.12 2.13

La distribución F 48 La distribución exponencial 50

2.14

La distribución de Poisson 52

Ejemplo de Arnold’s Moffler 51 Resumen 54 Glosario 54 Ecuaciones clave 55 Problemas resueltos 56 Autoevaluación 59 Preguntas y problemas para análisis 60 Estudio de caso: WTVX 65 Bibliografía 66

Apéndice 2.1 Apéndice 2.2

Derivación del teorema de Bayes 66 Estadística básica con Excel 66

CAPÍTULO 3 3.1 3.2 3.3 3.4

Análisis de decisiones 69 Introducción 70 Los seis pasos en la toma de decisiones 70 Tipos de entorno para la toma de decisiones 71 Toma de decisiones con incertidumbre 72 Optimista 72 Pesimista 73 Criterio de realismo (criterio de Hurwicz) 73 xi

xii

CONTENIDO

Probabilidades iguales (Laplace) 74 Arrepentimiento minimax 74

3.5

Toma de decisiones con riesgo 76 Valor monetario esperado 76 Valor esperado de la información perfecta 77 Pérdida de oportunidad esperada 78 Análisis de sensibilidad 79 Uso de Excel QM para resolver problemas de teoría de decisiones 80

3.6

Apéndice 4.1 Apéndice 4.2 Apéndice 4.3

Cómo se estiman los valores de probabilidad en el análisis bayesiano 87

CAPÍTULO 5 5.1 5.2

Teoría de la utilidad 90 Medición de la utilidad y construcción de una curva de la utilidad 91 La utilidad como un criterio para la toma de decisiones 93 Resumen 95 Glosario 95 Ecuaciones clave 96 Problemas resueltos 97 Autoevaluación 102 Preguntas y problemas para análisis 103 Estudio de caso: Corporación Starting Right 110 Estudio de caso: Blake Electronics 111 Bibliografía 113

Apéndice 3.1 Apéndice 3.2 CAPÍTULO 4 4.1 4.2 4.3 4.4

5.3 5.4 5.5

5.6

4.6

Uso de software de cómputo para regresión 122 Supuestos del modelo de regresión 123 Estimación de la varianza 125

4.7

Prueba de la significancia del modelo 125 Ejemplo de Triple A Construction 127 Tabla de análisis de varianza (ANOVA) 127 Ejemplo de análisis de varianza para Triple A Construction 128

4.8

4.9 4.10 4.11 4.12

Apéndice 5.1

Pronósticos con QM para Windows 191

CAPÍTULO 6 6.1 6.2

Modelos de control de inventarios 195 Introducción 196 Importancia del control de inventarios 196 Función de desacoplamiento 197 Almacenamiento de recursos 197 Oferta y demanda irregulares 197 Descuentos por cantidad 197 Reducción o eliminación de faltantes 197

Análisis de regresión múltiple 128 Evaluación del modelo de regresión múltiple 129 Ejemplo de Jenny Wilson Realty 130

Variables binarias o ficticias 131 Construcción de modelos 132 Regresión no lineal 133 Advertencias y fallas en el análisis de regresión 136

Monitoreo y control de los pronósticos 179 Suavizamiento adaptable 181 Resumen 181 Glosario 182 Ecuaciones clave 182 Problemas resueltos 183 Autoevaluación 184 Preguntas y problemas para análisis 185 Estudio de caso: pronóstico de la asistencia a los juegos de fútbol de la SWU 189 Estudio de caso: Pronósticos de ventas mensuales 190 Bibliografía 191

Coeficiente de determinación 120 Coeficiente de correlación 121

4.5

Diagramas de dispersión y series de tiempo 156 Medidas de exactitud del pronóstico 158 Modelos de pronósticos de series de tiempo 160 Componentes de una serie de tiempo 160 Promedios móviles 161 Suavizamiento exponencial 164 Uso de Excel QM para suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia 169 Proyecciones de tendencia 169 Variaciones estacionales 171 Variaciones estacionales con tendencia 173 Método de descomposición del pronóstico con componentes de tendencia y estacional 175 Uso de regresión con componentes de tendencia y estacional 177

Modelos de decisiones con QM para Windows 113 Árboles de decisiones con QM para Windows 114 Modelos de regresión 115 Introducción 116 Diagramas de dispersión 116 Regresión lineal simple 117 Medición del ajuste del modelo de regresión 119

Pronósticos 153 Introducción 154 Tipos de pronósticos 154 Modelos de series de tiempo 154 Modelos causales 154 Modelos cualitativos 155

Cálculo de las probabilidades revisadas 87 Problema potencial en el uso de los resultados de un estudio 89

3.8

Fórmulas para cálculos de regresión 146 Modelos de regresión usando QM para Windows 148 Análisis de regresión en Excel QM o Excel 2007 150

Árboles de decisiones 81 Eficiencia de la información muestral 86 Análisis de sensibilidad 86

3.7

Resumen 136 Glosario 137 Ecuaciones clave 137 Problemas resueltos 138 Autoevaluación 140 Preguntas y problemas para análisis 140 Estudio de caso: North–South Airline 145 Bibliografía 146

6.3 6.4

Decisiones de inventario 197 Cantidad del lote económico: Determinación de c...