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dc.contributor.authorFlores Mori, Jazmin
dc.date.accessioned2019-02-04T16:47:24Z
dc.date.available2019-02-04T16:47:24Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repositorio.unapiquitos.edu.pe/handle/20.500.12737/5717
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación es para optar el grado de licenciado en administración de empresas con el tema de PREDICCION EMPRESARIAL II. En la toma de decisiones empresariales es muy importante que el Administrador sepa que la decisión tomada sea la más acertada posible para lograr el éxito de los objetivos trazados. Es por ello que el Profesional en Administración debe poseer la cualidad de poder pronosticar los acontecimientos para una buena toma de decisiones en el futuro. Tanto para maximizar las ventajas esperadas de una decisión correcta y minimizar los errores causados por tal decisión. Esta toma de decisiones, no es una tarea fácil, peor aún si se decide en condiciones de incertidumbre y bajo la presión de ser una elección rápida. La presente exposición da un alcance a cerca de como los administradores profesionales toman la decisión más óptima para el logro de sus objetivos. Los modelos pueden ser una herramienta de pronóstico muy útil, entre ellos tenemos: • Programación Lineal • Modelo Pertcpm • Teoría de Colas • Programas Software para Resolver Problemas Cada una de ellas implica un grado diferente de complejidad de modelo y supone un nivel diferente de compresión acerca de los procesos que uno se está tratando de modelar. (INTRODUCCIÓN)es_PE
dc.description.uriTrabajo de suficiencia profesionales_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/*
dc.sourceUniversidad Nacional de la Amazonía Peruanaes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNAPes_PE
dc.subjectPredicciones económicases_PE
dc.subjectToma de decisioneses_PE
dc.subjectTeoría de colases_PE
dc.subjectSoftwarees_PE
dc.titlePredicción Empresarial IIes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes_PE
thesis.degree.disciplineAdministraciónes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de la Amazonía Peruana. Facultad de Ciencias Económicas y de Negocioses_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameLicenciado en Administraciónes_PE
thesis.degree.programRegulares_PE
dc.subject.ocdeEconomíaes_PE


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