(#454). NO LINEALIDAD Y MASCARILLAS

13/04/2020 Jose A. Martínez Deje un comentario

Uno de los objetivos de los primeros días de clase en mis asignaturas de toma de decisiones en marketing es que los alumnos entiendan la dificultad de los escenarios no lineales, tan característicos de la gran mayoría de fenómenos que se dan en la realidad. En general, los […]

(#420). LA PARADOJA DE CHEVALIER DE MERE Y LOS ESTUDIANTES DE MARKETING

12/06/2019 Jose A. Martínez Deje un comentario

[MONOTEMA] Uno de los objetivos fundamentales de mi labor como profesor de marketing es hacer ver a los estudiantes que necesitan una formación científica muy alta para entender mejor los fenómenos sociales a los que se enfrentan. Por ello, hacemos énfasis en la importancia de las matemáticas, la […]

(#398). AJUSTE DE FUNCIONES (II): CAPACIDAD EXPLICATIVA Y PARTICIÓN DE LA FUNCIÓN Comentamos diversas formas de valorar y mejorar el ajuste de una función, programando con Maxima

02/01/2019 Jose A. Martínez Deje un comentario

[MONOTEMA] Continuamos con una introducción sencilla al análisis de datos. Tras comparar los resultados de las splines cúbicas y el método de mínimos cuadrados, debemos ahora plantearnos algunas cuestiones sobre la idoneidad de lo que hemos hecho hasta ahora, y las opciones que aparecen entonces. Lo vamos a […]

(#391). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (V): MÉTODO DE LA POSICIÓN FALSA Describimos el método de la posición falsa, como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

19/12/2018 Jose A. Martínez Deje un comentario

[MONOTEMA] Una variante del método de la secante es el método de la posición falsa (Regula Falsi), que básicamente ejecuta el procedimiento de la secante pero cambiando levemente el algoritmo para que entre dos puntos de dos iteraciones sucesivas siempre se encuentra la solución, de forma análoga a […]

(#390). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (IV): MÉTODO DE LA SECANTE Describimos el método de la secante, una variante del método de Newton, como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

18/12/2018 Jose A. Martínez Un comentario

[MONOTEMA] Una modificación del método de Newton permite una aproximación a este sin computar la derivada. Se trata del método de la secante, que explicaremos a continuación. Lo haremos, como siempre, desde el punto de vista práctico, y siguiendo a Burden, Faires & Burden (2017). Función de partida […]

(#389). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (III): METODO DE NEWTON Describimos el método de Newton como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

16/12/2018 Jose A. Martínez 2 comentarios

[MONOTEMA] Seguimos en la búsqueda de los ceros de una función con aproximaciones numéricas. Tras ver el método de la bisección y el método del punto fijo, vamos a continuar con el método de Newton, también conocido como Newton-Raphson. Lo haremos, como siempre, desde el punto de vista […]

(#388). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (II): METODO DEL PUNTO FIJO Describimos brevemente la iteración de punto fijo como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

15/12/2018 Jose A. Martínez Un comentario

[MONOTEMA] Continuamos buscando los ceros de una función con aproximaciones numéricas. Tras ver el método de la bisección vamos a continuar con el método del punto fijo. Lo haremos, como siempre, desde el punto de vista práctico, y siguiendo a Burden, Faires & Burden (2017). Función de partida […]

(#387). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (I): MÉTODO DE LA BISECCIÓN Describimos el método de la bisección como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

13/12/2018 Jose A. Martínez 2 comentarios

[MONOTEMA] Vamos a comenzar una serie de posts sobre la búsqueda de soluciones numéricas (también llamadas raíces o ceros) para una función. El objetivo es que los alumnos de marketing se familiaricen con técnicas matemáticas y de computación que les ayuden a resolver problemas más complejos en el […]

(#373). PREDICCIONES CON BUENAS APROXIMACIONES Aproximaciones excelentes pueden proporcionar errores de cierta entidad. Si, además, no conseguimos llegar a encontrar el modelo adecuado y empleamos aproximaciones lineales, puede que los errores sean inaceptables.

08/10/2018 Jose A. Martínez Deje un comentario

[MONOTEMA] En el contexto de gran incertidumbre en las ciencias sociales, los estudiantes de Administración de Empresas se introducen (sólo un poco) en diferentes técnicas de predicción. Sin embargo, es clave entender que, aunque se consigan buenas aproximaciones a las ecuaciones que rigen un modelo de predicción, el […]

(#362). ¿HORMESIS ENTRE EL VOLUMEN DE ENTRENAMIENTO Y LA HIPERTROFIA? La relación entre el volumen de entrenamiento semanal y las ganancias de músculo es compleja y heterogénea.

07/09/2018 Jose A. Martínez Deje un comentario

[MONOTEMA] Emplear ejemplos de otras disciplinas científicas es una herramienta muy interesante para conseguir estimular el aprendizaje de los alumnos que cursan una determinada rama del conocimiento. En mis clases de marketing suelo utilizar, sobre todo, analogías con el ámbito de la salud y el deporte, donde también […]

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CIENCIA SIN MIEDO

"You have to have faith for this to work on me Mr. Vincent!"

Etiqueta: no linealidad

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(#390). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (IV): MÉTODO DE LA SECANTE Describimos el método de la secante, una variante del método de Newton, como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

(#389). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (III): METODO DE NEWTON Describimos el método de Newton como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

(#388). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (II): METODO DEL PUNTO FIJO Describimos brevemente la iteración de punto fijo como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

(#387). BÚSQUEDA DE SOLUCIONES (I): MÉTODO DE LA BISECCIÓN Describimos el método de la bisección como aproximación numérica para obtener una solución para una función no lineal

(#373). PREDICCIONES CON BUENAS APROXIMACIONES Aproximaciones excelentes pueden proporcionar errores de cierta entidad. Si, además, no conseguimos llegar a encontrar el modelo adecuado y empleamos aproximaciones lineales, puede que los errores sean inaceptables.

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