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    <subfield code="a">Williams, Thomas A. </subfield>
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    <subfield code="a">M&#xE9;todos cuantitativos para los negocios  / </subfield>
    <subfield code="c">David R. Anderson, Dennis J Sweeney,Thomas A. Williams, Jeffrey D. Camm, Kipp Martin</subfield>
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    <subfield code="a">11 edici&#xF3;n.</subfield>
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    <subfield code="a">M&#xE9;xico :</subfield>
    <subfield code="b">Cengage Learning Editores,</subfield>
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    <subfield code="a">911 p&#xE1;ginas.</subfield>
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    <subfield code="a">Contenido
Cap&#xED;tulo 1. Introducci&#xF3;n
Cap&#xED;tulo 2. Introducci&#xF3;n a la probabilidad
Cap&#xED;tulo 3. Distribuciones de probabilidad
Cap&#xED;tulo 4. An&#xE1;lisis de decisiones
Cap&#xED;tulo 5. Utilidad y teor&#xED;a de juegos
Cap&#xED;tulo 6. Elaboraci&#xF3;n de pron&#xF3;sticos
Cap&#xED;tulo 7. Introducci&#xF3;n a la programaci&#xF3;n lineal 
321
Cap&#xED;tulo 8. Programaci&#xF3;n lineal: An&#xE1;lisis de sensibilidad e interpretaci&#xF3;n de la soluci&#xF3;n
Cap&#xED;tulo 9. Aplicaciones de la programaci&#xF3;n lineal en marketing, finanzas y administraci&#xF3;n de operaciones
Cap&#xED;tulo 10. Modelos de distribuci&#xF3;n y de red
Cap&#xED;tulo 11. Programaci&#xF3;n lineal entera
Cap&#xED;tulo 12. Aplicaciones de optimizaci&#xF3;n avanzada
Cap&#xED;tulo 13. Programaci&#xF3;n de proyectos: PERT/CPM
Cap&#xED;tulo 14. Modelos de inventario
Cap&#xED;tulo 15. Modelos de l&#xED;nea de espera
Cap&#xED;tulo 16. Simulaci&#xF3;n
Cap&#xED;tulo 17. Procesos de Markov
Ap&#xE9;ndice A. Construcci&#xF3;n de modelos de hoja de c&#xE1;lculo
Ap&#xE9;ndice B. Probabilidades binomiales
Ap&#xE9;ndice C. Probabilidades de Poisson
Ap&#xE9;ndice D. &#xC1;reas para la distribuci&#xF3;n normal est&#xE1;ndar
Ap&#xE9;ndice E. Valores de e&#x3BB;
Ap&#xE9;ndice F. Referencias y bibliograf&#xED;a
Ap&#xE9;ndice G. Soluciones de problemas de autoevaluaci&#xF3;n y de problemas de n&#xFA;mero impar
&#xCD;ndice </subfield>
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    <subfield code="a">El prop&#xF3;sito de esta und&#xE9;cima edici&#xF3;n, como el de las ediciones anteriores, es proporcionar a los
estudiantes universitarios y de posgrado una comprensi&#xF3;n conceptual del papel que juegan los m&#xE9;todos cuantitativos en el proceso de toma de decisiones. El libro describe los diversos m&#xE9;todos
cuantitativos desarrollados a lo largo de los a&#xF1;os, explica su funcionamiento y muestra c&#xF3;mo la persona que toma decisiones puede aplicarlos.
Este libro se escribi&#xF3; teniendo en mente a las personas que no tienen un conocimiento avanzado de
las matem&#xE1;ticas. Est&#xE1; orientado a las aplicaciones y utiliza nuestro m&#xE9;todo del escenario del problema, en el cual en cada cap&#xED;tulo se describe un problema junto con el procedimiento cuantitativo
que se presenta. El desarrollo de la t&#xE9;cnica o modelo cuantitativo incluye su aplicaci&#xF3;n al problema
para generar una soluci&#xF3;n o recomendaci&#xF3;n. Este m&#xE9;todo puede ayudar a motivar a los estudiantes,
ya que demuestra no s&#xF3;lo c&#xF3;mo funciona el procedimiento, sino tambi&#xE9;n c&#xF3;mo contribuye al proceso de toma de decisiones.
El requerimiento previo de conocimientos en matem&#xE1;ticas es haber cursado la materia de &#xE1;lgebra.
Los dos cap&#xED;tulos sobre probabilidad y distribuciones de probabilidad proporcionar&#xE1;n los conocimientos b&#xE1;sicos necesarios para el uso de la probabilidad en los cap&#xED;tulos subsiguientes. A lo largo
del libro, en general usamos la notaci&#xF3;n aceptada para el tema que se est&#xE1; cubriendo, de manera
que los estudiantes que prosigan con sus estudios m&#xE1;s all&#xE1; del nivel de este libro encuentren pocas
dificultades para leer material m&#xE1;s avanzado. </subfield>
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    <subfield code="a">Probabilidades</subfield>
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    <subfield code="a">Programaci&#xF3;n lineal</subfield>
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    <subfield code="a">Toma de decisiones</subfield>
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    <subfield code="a">Libros electr&#xF3;nicos.</subfield>
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    <subfield code="u">https://isae.metabiblioteca.org/cgi-bin/koha/opac-retrieve-file.pl?id=356262ea1526eabe8278796d6d711d4c</subfield>
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    <subfield code="3">Estadistica</subfield>
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