Hoy en día vivimos en un mundo repleto de información, es decir, de datos, y no cabe duda que para interpretarlos correctamente es fundamental el conocimiento de la Estadística, que podría definirse como el arte de obtener conclusiones a partir de datos.

Aplicados en con Aplicaciones de Optimización está dirigido a estudiantes universitarios de cualquier área, esta concisa introducción de nivel avanzado de procesos estocásticos que surgen con frecuencia en aplicada. En gran parte del texto se cubre el de Poisson de forma autónoma, la teoría de la renovación, cadenas de Markov, teoría de los inventarios, movimiento browniano y modelos continuos de optimización de tiempo, mucho más.

Su objetivo no es simplemente el de presentar conceptos y estadísticas, sino que pretende que los futuros profesionales sepan cuándo y cómo deben aplicar los conocimientos estadísticos y, además, entiendan la razón por la cual se utiliza uno en concreto en determinados casos. Para ello, los autores han realizado un gran esfuerzo a la hora de explicar las ideas que sustentan los conceptos y las estadísticas presentadas.

TABLA DE CONTENIDO
1. Introduction to stochastic processes
2. The poisson rpcess
3. Renewal theory
4. Markov chains
5. “semi-markov, markov renewal and regernerative processes”
6. Markov decision processes
7. Semi-markov decision processes
8. Inventory theory
9. Brownian motion and continuous time optimization models

Appendices
Index

Título Original: Applied Probability Models with Optimization Applications
Autor/es: Sheldon M. Ross
Edición: 2da Edición
ISBN: 0486673146 | 978-0486673141
Tipo: Solucionario
Formato: PDF
Idioma: Inglés
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