Prof.
José Fernández Hernández
Docencia curso 2021/2022
Estadística y Empresa (Grado Veterinaria)
| Laboratorio de modelización (Grado en
Matemátcias) | Localización, distribución y
transporte (Máster Matemática Avanzada y Profesional]
- Estadística
y Empresa (gestión y márketing) (Grado
en Veterinaria)
Créditos: 6
Tipo: formación básica
Curso: primero
Otros profesores que
imparten la asignatura: Pascual Fernández,
Antonio Rouco, Antonio
R. Ramírez
Descripción y objetivos:
La asignatura aporta globalmente las bases
necesarias para la descripción simplificada de poblaciones, la inferencia
desde esa descripción a propiedades generales de la población, y la
elección de modelos teóricos que permitan explicar el funcionamiento de la
población y su comportamiento futuro.
En esta parte de la asignatura los alumnos
comienzan a familiarizarse con el ámbito empresarial y su gestión
económico-financiera. En él, buena parte de ellos desarrollarán su
actividad profesional futura, bien sea por cuenta propia o ajena.
Bloque 1: Estadística
descriptiva
TEMA 1. Estadística
descriptiva univariante
- Introducción y definiciones básicas.
- Tablas de frecuencias.
- Representaciones gráficas.
- Medidas descriptivas: localización, dispersión y forma.
TEMA 2. Estadística
descriptiva bivariante I. Variables cualitativas
- Introducción.
- Distribución conjunta de frecuencias.
- Distribuciones marginales y condicionadas.
- Representaciones gráficas.
TEMA 3. Estadística
descriptiva bivariante II. Variables cuantitativas
- Introducción.
- Representaciones gráficas.
- Medidas descriptivas.
Bloque 2: Cálculo de
probabilidades e Inferencia estadística
TEMA 1. Introducción a la
probabilidad
- El concepto de probabilidad.
- Probabilidad condicionada.
- Independencia de sucesos.
- Teoremas de la probabilidad total y de Bayes.
TEMA 2. Variables
aleatorias
- Distribuciones discretas: Bernoulli, Binomial y de Poisson.
- Distribución normal.
- Otras distribuciones relacionadas con la normal.
TEMA 3. Muestreo y
estadísticos
- Estimación puntual.
- Tipos de muestreo.
- Distribución de estadísticos en el muestreo.
TEMA 4. Intervalos de
confianza y Tests paramétricos
- Intervalos y contrastes sobre medias y proporciones.
- Intervalos y contrastes sobre comparaciones entre medias y
proporciones.
TEMA 5. Tests no
paramétricos
- Tests de bondad de ajuste.
- Tests de independencia.
- Tests de aleatoriedad.
- Tests de homogeneidad.
Bloque 3: Empresa
(Gestión y Marketing)
TEMA 1. Concepto de
Empresa
- Concepto de Empresa.
- Tipos de empresas.
TEMA 2. Concepto de
Gestión.
- Concepto de gestión.
- Tipos de gestión.
- Gestión de calidad.
- Gestión técnica.
TEMA 3. Gestión
financiera.
- Gestión financiera.
- Análisis y selección de proyectos de inversión: evaluación económica
de inversiones.
- Fuentes de financiación.
TEMA 4. Gestión económica.
- Concepto.
- Concepto de coste.
- Clases de costes.
- Los costes en el proceso de toma de decisiones.
- Costes de amortización.
- Umbral de rentabilidad y ratios.
- El apalancamiento.
TEMA 5. Gestión de
recursos humanos.
- Concepto.
- Funciones.
- El trabajo en equipo.
- La motivación.
- Liderazgo.
- Tipos de empresa.
TEMA 6. Gestión comercial.
- Concepto.
- Marketing: Precio, Comunicación, Distribución, Prueba, Procesos,
Personas.
- Plan de Marketing.
Bibliografía:
Estadística
- Fernández, J., Fernández, P. e Iniesta, M (1998). Probabilidad,
modelos y estadística. (Editorial Diego Marín, Colección
Texto-Guía_ICE-Universidad de Murcia).
- Sokal, R.S. y Rohlf, F.J. (1987). Biometría. (H.Blume Ediciones,
Madrid).
- Ruiz-Maya, L. y Martín Pliego, F.J. (1995). Estadística II.
Inferencia. (Editorial AC, Madrid).
- Rius Díaz, F y otros (2008). Bioestadística. (Universidad de
Málaga).
- Fernández, J. (2010). Probabilidad e Inferencia Estadística. (SUMA,
Universidad deMurcia)
- Muñoz, F. Estadística y Análisis de datos. (SUMA, Universidad de
Murcia).
Empresa
- Calahorra, F.; Fernández, M.J.; Rodríguez, A.J.; Rouco, A.; Ruiz, J.
y Villaluenga, J.L. (2007). Gestión y Marketing de clínicas
veterinarias. (Ed. Acalanthis, Madrid).
- Alonso, R. y Serrano, A. (1991). Los costes de producción agraria.
(Ed. Mundi-Prensa,Madrid).
- Alfaro, J.; González, C. y Pina, M. (2004). Economía y Organización
de Empresas. (Ed.McGraw-Hill, Madrid).
Notas de interés:
Todo el material necesario para el seguimiento de la asignatura estará
disponible en el "aula virtual" dentro del "campus virtual" de la
Universidad de Murcia (http://aulavirtual.um.es).
- Laboratorio
de modelización (Grado
en Matemáticas)
Tipo: obligatoria
Créditos: 6
Otros profesores que imparten la asignatura: Manuel A.
Pulido, Víctor Jiménez y Antonio Linero
Descripción y objetivos:
El objetivo general de
esta materia es conseguir que el estudiante sea capaz de afrontar un
problema de otras ciencias, modelizarlo con técnicas matemáticas, dar una
solución (aunque sea aproximada) y contrastar e interpretar la solución
obtenida.
Aunque habrá una moderada cantidad de clases teóricas, la mayor parte de
la docencia se realizará de manera práctica, pudiendo impartirse en
microaulas. Utilizando una serie de ejemplos de modelos concretos,
desarrollados por el profesor, se ofrecerá una colección de proyectos a
trabajar por los estudiantes de forma individual y en grupo. Los modelos
se presentarán agrupados en función de las técnicas matemáticas que se
usan para su resolución: modelos en tiempo discreto, modelos en tiempo
continuo, modelos de optimización, modelos estocásticos, etc.
El carácter eminentemente práctico y el protagonismo del alumno en esta
materia en la que se trata de trabajar las competencias de modelización de
problemas concretos más que introducir nuevos contenidos, hace que el
desarrollo de la materia se realice fundamentalmente en base a "proyectos"
a realizar por los alumnos individualmente y en grupo bajo la supervisión
directa de los profesores responsables de la materia. Por esta razón en
esta materia se considera necesaria una presencialidad del estudiante
superior a la media del resto de materias.
Programa teórico:
Bloque 1: Modelización
matemática
TEMA 1. Modelos continuos
- El modelo logístico de poblaciones
- Vertido de contaminantes en un lago.
- Las matemáticas del conflicto
- Sistemas masa-resorte
- Las ecuaciones de la cinética química
- El teorema del umbral de la epidemiología
- Las ecuaciones de Lotka-Volterra
TEMA 2. Modelos discretos
- Introducción a las Ecuaciones en Diferencias
- Modelos en dinámica de poblaciones
- Modelos en las finanzas y la economía
- Modelos en la Genética
Bloque 2: Optimización
TEMA 1. Revisión de
problemas de optimización
Se recordará al alumno qué es un problema de
optimización, haciendo especial hincapié en la identificación de las
variables, las restricciones y el objetivo del problema. En particular se
hablará sobre problemas de:
- Optimización lineal
- Programación lineal entera
- Optimización en redes
- Optimización no lineal
TEMA 2. Optimización
multi-objetivo
- Definición de solución eficiente
- Método de las ponderaciones
- Método de las restricciones
TEMA 3. Programación por
metas
- Introducción a la Programación por metas
- Modelo ponderado
- Modelo lexicográfico
- Modelo minimax
Programa de
prácticas:
Práctica 1. Modelos
continuos y discretos: Relacionada
con los contenidos del Bloque 1
Se presentarán al alumno distintos
problemas de modelización continua y discreta, que se trabajarán en
grupos reducidos, algunos de los cuales habrán de ser resueltos
(eventualmente, con la ayuda del ordenador) a título individual por los
alumnos.
Práctica 2. Problemas de
optimización: Relacionada
con los contenidos del Bloque 2
Se presentarán al alumno distintos problemas
de optimización, ya sean de tipo lineal (continua o entera) o no lineal,
tanto uni- como multi-objetivo, que se trabjarán de forma individual o en
grupos reducidos. Los alumnos deberán formular los problemas y
posteriormente resolverlos con software adecuado.
- Localización,
distribución y transporte (Máster en
Matemática Avanzada y Profesional)
Tipo: optativa
Créditos: 6
Otros profesores que imparten la
asignatura: Blas Pelegrín y Pascual Fernández
Descripción y objetivos:
Esta asignatura pretende dar a conocer al
alumno los fundamentos y técnicas de análisis para la resolución de
modelos asociados con diversos problemas de localización, distribución y
transporte. Para ello se pretende desarrollar la capacidad para
seleccionar los elementos a tener en cuenta en la elaboración de modelos
específicos, y medir la eficacia de las diferentes soluciones, así como
manejar los algoritmos y procedimientos de resolución más habituales, y
desarrollar nuevos métodos y técnicas de resolución.
Bloque 1: LOCALIZACIÓN
TEMA 1. ELEMENTOS DE UN
PROBLEMA DE LOCALIZACIÓN
Espacio de decisión.
Medición de distancias.
Número de centros a ubicar.
Objetivos de atracción y repulsión.
TEMA 2. LOCALIZACIÓN DE
UN CENTRO
El problema de la mediana.
El problema del centro.
TEMA 3. LOCALIZACIÓN DE
VARIOS CENTROS
El problema de la p-mediana.
El problema del p-centro.
Problemas de cubrimiento.
Aplicaciones (puntos de distribución, servicios de emergencia,...).
TEMA 4. MODELOS DE
COMPETENCIA
Comportamiento del consumidor.
Funciones de atracción.
Objetivos.
Localización con decisiones en calidad y precio.
Aplicaciones (competencia entre firmas).
Bloque 2: DISTRIBUCIÓN
TEMA 5. RUTAS POR ARCOS
Circuitos Eulerianos.
Problema del cartero chino.
Problema del cartero rural.
TEMA 6. RUTAS POR NODOS
Circuitos Hamiltonianos.
Problema del viajante de comercio.
Problema del viajante minimax.
Bloque 3: TRANSPORTE
TEMA 7. EL PROBLEMA DEL
TRANSPORTE ESTANDAR
El problema del transporte estándar.
Búsqueda de soluciones iniciales.
Métodos de mejora de la solución.
TEMA 8. VARIANTES Y
EXTENSIONES DEL PROBLEMA DEL TRANSPORTE
El problema del transporte con transbordo.
Envíos múltiples.
Capaciades en los arcos.
El problema de la asignación.
Bibliografía:
Bibliografía
Básica:
- N. Christofides, Graph theory, Academic
press, 1975.
- M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis, H.D. Sherali, Linear Programming and
Network Flows (4th Edition), John Wiley & Sons, 2010
- P.B. Mirchandani, R.L. Francis (Editors), Discrete location
theory, Wiley, 1990.
Bibliografía
Complementaria:
- Z. Drezner (Editor), Facility location: a
survey of applications and methods, Springer, 1995.
- M.M. Syslo, N. Deo, J.S. Kowalik, Discrete optimization
algorithms, Prentice hall, 1983.
- Mathur, D. Solow, Investigación de operaciones, Prentice hall,
1996.
Notas de interés:
Todo el material necesario para el seguimiento de mis clases estará
disponible en el "aula virtual" dentro del "campus virtual" de la
Universidad de Murcia (http://aulavirtual.um.es).
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Última modificación: 23 de Octubre de 2021.