MANUAL ESTADISTICA APLICADA CON SPSS

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Definición de las clases de pérdidas Generalmente, las empresas que venden fruta sufren dos clases de pérdidas: Pérdidas de obsolescencia Por tener demasiada fruta en un día y botarla al día siguiente. Pérdidas de oportunidad Por no tener la suficiente fruta para atender a los clientes; estas pérdidas se evitan cuando se tiene la cantidad precisa para atender la demanda. La tabla 4.10 muestra las pérdidas condicionales de nuestro frutero, tanto las pérdidas por la fruta no vendida en el día, como las pérdidas de oportunidad. Se supone que el frutero ofrece 10 cajas cada día. Cada caja de fruta le cuesta al frutero $ 20; el frutero vende cada caja a $ 50. Cuando no hay pérdidas, el cuadro las registra con un 0. Esos datos son anotados en la tabla 4.10 Tabla 4.10 Posibles demanda Pérdida Condicional Probabilidad de demanda Pérdida Esperada 10 0 0.15 0.00 11 30 0.20 6.00 12 60 0.40 24.00 13 90 0.25 22.50 1.00 52.50 Todos los valores distintos de 0 representan las pérdidas de oportunidad por los pedidos no cumplidos; si en existencia hay 10 cajas y solicitan 11, perderá $30. La pérdida de $30 es porque se dejó de ganar $50, a los que se resta $20 que le costó Tal es el caso de la casilla de la segunda fila y la primera columna del cuadro. Si la demanda es de 13 cajas, pero sólo tiene 10, la pérdida por oportunidad será 90. La pérdida esperada resulta de multiplicar la “pérdida condicional”, por la “Probabilidad de la demanda” para ese día; en la primera fila vemos que no hubo pérdida ¿Qué pasa si el frutero tiene una disponibilidad de 10 cajones pero la demanda es de 13? La pérdida condicional será de $ 90 Si multiplicamos esos $ 90 por la probabilidad de que la demanda sea de 13 cajones, se obtendrá $ 22.50 de pérdida esperada; esto es: 90 x 0.25 = 22.50. 50
5 DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES La Distribución Normal La Distribución Normal es la más importante de todas y la más usada en ciencias sociales; es una distribución continua, no discreta. Fu diseñada por Karl Gauss en el siglo XIX. Por eso se llama también distribución o Campana de Gauss. La Distribución Normal tiene características que son muy útiles cuando es preciso decidir tomando como base las muestras que se levantan de una población dada. Gráfica 5.1 Distribución de Probabilidad Normal 0.12 0.11 0.10 0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 Representa muy bien las distribuciones de fenómenos reales, incluyendo características humanas, tales como el peso, la altura, el coeficiente de inteligencia y otras. Con el objeto de mostrar el proceso de cómo se llega a la Curva de la Distribución Normal, reproduzcamos en la gráfica 5.1, la gráfica 4.2 del capítulo anterior. La Gráfica 5.1 es una distribución normal para valores discretos. 51
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