DISEÑOS EXPERIMENTALES Y SUS APLICACIONES MULTIDISCIPLINARIAS: De la teoría estadística a la práctica en recursos naturales, agroindustria e ingeniería

Authors

Moisés Arreguín Sámano
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Janeth Paulina Segovia Chávez
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Lizeth Fernanda Silva Godoy
University of the Armed Forces (ESPE) image/svg+xml
Carolina Valeria Llanga Cruz
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Keywords:

Teoría estadística, práctica en recursos naturales, agroindustria e ingeniería

Synopsis

El presente texto surge como una respuesta a la creciente necesidad de integrar herramientas estadísticas, econométricas y matemáticas avanzadas en la toma de decisiones dentro del ámbito de la ingeniería, las ciencias económicas y las ciencias aplicadas. Su contenido ha sido cuidadosamente estructurado para brindar a estudiantes, docentes e investigadores una guía clara y rigurosa en el diseño de experimentos, la modelación de procesos y la optimización de sistemas bajo restricciones.

Es importante destacar que este texto no solo pretende ser un manual de consulta técnica, sino también una invitación a reflexionar sobre la forma en que los modelos matemáticos pueden contribuir a mejorar la eficiencia, la calidad y la capacidad predictiva en diversos campos del conocimiento. A lo largo de estas páginas, el lector encontrará no solo procedimientos, fórmulas y demostraciones, sino también fundamentos conceptuales y propuestas de análisis que promueven el pensamiento crítico y la solución estructurada de problemas complejos.

Agradecemos a todos los lectores que se acercan a esta obra con ánimo de aprender, aplicar y transformar.

References

Adams, J. A., Benitez, M. D., Guidek, R. C., & Domínguez, G. A. (2016). Enseñanza de Programación Lineal y Juegos de Empresa. Asunción, Paraguay: Universidad Autónoma de Paraguay.

Adhikari, R., & Dandekar, R. (2012). Optimization models for control of parasitic diseases. Mathematical and Computer Modelling, 56(1-2), 233-250.

Ahuja, R. K., Magnanti, T. L., & Orlin, J. B. (1993). Network Flows. Theory, Algorithms and Applications. Upper Saddle River. New Jersey, USA.: Prentice-Hall, Inc.

Alarcón, S. (1998). La programación estocástica discreta como instrumento de planificación de plantaciones de olivos en Castilla-La Mancha. Economía Agraría N0. 183, 173-200.

Alidaee, A., & Aneja, Y. P. (2018). Non-predetermined goal programming. In Operations research: A model-based approach. New Jersey, U.S.A.: Springer, Cham.

Ancco, P. R., Chalco, C. D., Clavijo, T. P., Delgado, H. P., Huarac, S. Y., & Ugarte, F. D. (2020). Métodos para el procesamiento de imágenes digitales. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco, Cusco Perú, 1-8.

Anderson, D. R., Sweeney, D. J., & Williams, T. A. (2006). Estadística para administración y economía. Col. Cruz Manca, Santa Fe, México, D. F.: Cengage Learning Editores, S. A. de C. V.

Arévalo, J. J., Castro, A., & Villa, É. (2002). Un análisis del ciclo económico en competencia imperfecta. Revista de Economía Institucional, vol. 4, núm. 7, segundo semestre, 11-39 Pp.

Arriaza, G. A., Fernández, P. F., López, S. M., Muñoz, M. M., Pérez, P. S., & Sánchez, N. A. (2008). Estadística Básica con R y R-Commander. Cádiz, España: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz.

Atucha, A. J., & Gualdoni, P. (2018). El funcionamiento de los mercados. Mar de Plata, Argentina: Facultad de Ciencias Económicas y Sociales, Universidad Nacional de Mar del Plata.

Avdoshin, S. M., & Pesotskaya, E. Y. (2011). Software risk management. National Research University Higher School of Economics , 1-6 Pp.

Baquela, E. G., & Redchuk, A. (2013). Optimización Matemática con R. Volumen I: Introducción al modelado y resolución de problemas. Madrid, España: Bubok Publishing S. L.

Bazaraa, M. S., Sherali, H. D., & Shetty, C. M. (2009). Nonlinear programming: Theory and applications. Hoboken, New Jersey, U.S.A.: John Wiley & Sons, Inc, Publication.

Bertsimas, D., & Tsitsiklis, J. N. (1997). Introduction to Linear Optimization. Belmont, Mass. U.S.A.: Athena Scientific, Belmont, Massachusetts.

Bertsimas, D., Teo, C., & Vohra, R. (1999). On dependent randomized rounding algorithms. ELSEVIER, 105 –114.

Bhatt, A., Das, V., & Sundaram, V. (2011). Economic analysis of malaria control programs: A review of the literature. Malaria Journal, 10(1), 202.

Birge, J. R., & Louveaux, F. (2011). Introduction to Stochastic Programming. New York, USA: Springer Science+Business Media, .

Brambila, P. J. (2011). Bioeconomía: Instrumentos para su análisis económico. Texcoco, estado de México. México: Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) y Colegio de Postgraduados (COLPOS).

Broz, D., Mac Donagh, P., Arce, J., & Yapura, P. (2017). La Investigación Opetrativa, la Ingeniería Forestal y los Problemas Sectoriales: Ante la Necesidad de un Cambio de Paradigma. Yvyraretá, 64-72.

Burbano, R., Espinosa, A. M., & Horna, L. (2018). Economía para matemáticos. Quito, Ecuador: Escuela Politécnica Nacional (EPN).

Burkard, R., Dell'Amico, M., & Martello, S. (2012). Operations research: Theory and practice. New Jerse, U.S.A.: Springer Science & Business Media.

Bustos, F. E. (2023). La importancia del teorema de suficiencia de Kuhn-Tucker en la tarea de decisiones organizacionales. Carácas, Venezuela: Escuela Superior de Cómputo de Venezuela.

Cabrera, G. E., & Díaz, G. E. (2021). Manual de uso de Jupyter Notebook para aplicaciones docentes. Madrid, España: Universidad Complutense de Madrid.

Camps, P. R., Casillas, S. L., Costal, C. D., Gibert, G. M., Martín, E. C., & Pérez, M. O. (2005). Software libre. Bases de datos. Av. Tibidado, 39-43, Barcelona España: Fundació per a la Universitat Oberta de Catalunya. Eureca Media, SL.

Capa, S. H. (2015). Probabilidades y estadística para una gestión científica de la información. Quito, Ecuador: Escuela Politécnica Nacional .

Carballo, R. E., & Peñate, P. E. (2014). Benchmarking de Herramientas Forenses Móviles. Managua: COMPDES, UNAN, Managua.

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Published

September 17, 2025

Details about this monograph

ISBN-13 (15)

978-9942-7408-2-3

Physical Dimensions

How to Cite

DISEÑOS EXPERIMENTALES Y SUS APLICACIONES MULTIDISCIPLINARIAS: De la teoría estadística a la práctica en recursos naturales, agroindustria e ingeniería. (2025). ANDES COGNITIO. https://doi.org/10.64230/0rsn3p73