Técnicas estadísticas en análisis de riesgos y control de calidad.

Fundamentos y técnicas de "Business Intelligence".

Sistemas de soporte y apoyo a la toma de decisiones.

Modelado de sistemas económico- empresariales. Derivados financieros : Gestión del riesgo.

Aplicaciones (Comercio electrónico, Entorno de soporte a las decisiones, Instrumentos sobre tipos de interés, riesgo y valoración)

Problemas de decisión Proceso y entorno de un problema de decisión. Componentes, representación simbólica, clasificación.

Sistemas de ayuda a la decisión Sistemas de preferencias. Sistemas de representación. Concepto y arquitectura. Clasificación.Evaluación de los sistemas DDS.

Teorías de la utilidad determinística y de la utilidad esperada Existencia y uncidad de funciones valor. Reglas de descomposición.Principio de Bernoulli. Espacios mixtura. Construcción y descomposición de funciones de utilidad esperada.

Metodologías de asignación. Árboles de decisión y diagramas de influencia. Asignación directa de funciones valor/utilidad. Métodos basados en eliminación secuencial. Métodos basados en curvas de indiferencias. Construcción de un árbol de decisión. Resolución de un árbol de decisión. Valor de la información. Definición de una diagrama de influencia. Casos particulares. Inferencia en un diagrama de influencia. Construcción y aprendizaje automático de sistemas de ayuda a la decisión.

"Business Intelligence", fundamentos y técnicas Conceptos y fundamentación matemática. Data warehousing (repositorio). Data Mining y `online transaction processing¿ (OLTP). `Business Intelligence¿: Sistemas y software. Control de calidad en los procesos productivos y de servicios.

Gestión de riesgos Modelización en el mundo financiero. Derivados (opciones, futuros y swaps). Riesgo financiero y su medición. Valoración de mercados. Instrumentos sobre tipo de interés, riesgo y valoración. Muestreo de aceptación y fiabilidad de sistemas.

Análisis de decisiones médicas Aplicación de las redes bayesianas y los diagramas de influencia a las decisiones médicas

Se podrá lograr una guía docente más detallada mediante la plataforma Moodle.

1.-Examen escrito sobre los 2 primeros temas. 3.5 puntos sobre el total. A mediados de la asignatura.



2.-Examen escritor sobre los 2 ultimos temas. 3.5 puntos sobre el total. Al final de la asignatura.



3.-Prácticas de laboratorio. 3 puntos sobre el total. A lor largo de la asignatura.



Si en el primer examen se obtiene la mitad de los puntos asignados a ese examen se guarda la nota para que sea agregada al resto de las puntuaciones. Si no el alumno deberá presentarse al segundo examen que será en ese caso sobre 7 puntos y se evaluarán todos los temas. Por tanto el primer examen sirve para liberar temario.



La nota final será la suma de las 3 evaluaciones dadas. Se supera la asignatura obteniendo un 5 en la nota final, exigiendose al menos 3.5 puntos en la suma de las 2 notas de los examenes.

Se dispondrán de apuntes mediante la plataforma moodle.

Basic bibliography

S. Ríos, C. Bielza, A. Mateos. Fundamentos de los sistemas de ayuda a la decisión. Ra-Ma, 2002.

O.G. León. Tomar decisiones difíciles. McGraw Hill, 2000

S. Holtzman. Intelligent decision systems. Addison Wesley, 1989.

Business intelligence: Técnicas de análisis para la toma de decisiones. Elizabeth Vitt, Michael Luckevich, Stacia Misner. McGraw-Hill 2003.

Francisco Javier Díez Vegas, Teoría probabilista de la decisión en medicina. Informe Técnico CISIAD-07-01 UNED, Madrid 2007.

Francisco Javier, Díez, Introducción a los modelos gráficos probabilistas, Departamento de Inteligencia Artificial, Uned, Octubre de 2007

In-depth bibliography

- Alex Berson and Stephen J. Smith. Data Warehousing, Data Mining & OLAP. McGraw-Hill, 2001 - M.S. Silver. Systems that support decision makers: description and analysis. Wiley, 1991. - George Marakas. Decision Support Systems. Prentice Hall, 2001. - Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabilisticas, Enrique Castillo y otros, Universidad de Cantabria.

Journals

Decission Support Systems Elsevier