Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes

Se presenta el análisis de sensibilidad de un modelo de percepción de marca y ajuste de la inversión en marketing desarrollado en el Laboratorio de Simulación de la Universidad del Rosario. Este trabajo de grado consta de una introducción al tema de análisis de sensibilidad y su complementario el an...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores Principales: Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda, Ruiz Triana, Paula Daniela
Otros Autores: Mendoza Pulido, Iván Alfredo
Formato: Trabajo de grado (Bachelor Thesis)
Lenguaje:Español (Spanish)
Publicado: Universidad del Rosario 2014
Materias:
Acceso en línea:http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/10115
id ir-10336-10115
recordtype dspace
institution EdocUR - Universidad del Rosario
collection DSpace
language Español (Spanish)
topic Análisis de Sensibilidad
Modelos Matemáticos
Análisis de incertidumbre
Medición de Percepción
Percepción de Marca
Error
Simulación
Comportamiento
Administración general
Negocios internacionales
Administración de empresas
Mercadeo
Marcas de fábrica
Sensitivity Analysis
Mathematical Models
Uncertainty Analysis
Measuring Perception
Brand Perception
Mistake
Simulation
Behavior
spellingShingle Análisis de Sensibilidad
Modelos Matemáticos
Análisis de incertidumbre
Medición de Percepción
Percepción de Marca
Error
Simulación
Comportamiento
Administración general
Negocios internacionales
Administración de empresas
Mercadeo
Marcas de fábrica
Sensitivity Analysis
Mathematical Models
Uncertainty Analysis
Measuring Perception
Brand Perception
Mistake
Simulation
Behavior
Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda
Ruiz Triana, Paula Daniela
Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
description Se presenta el análisis de sensibilidad de un modelo de percepción de marca y ajuste de la inversión en marketing desarrollado en el Laboratorio de Simulación de la Universidad del Rosario. Este trabajo de grado consta de una introducción al tema de análisis de sensibilidad y su complementario el análisis de incertidumbre. Se pasa a mostrar ambos análisis usando un ejemplo simple de aplicación del modelo mediante la aplicación exhaustiva y rigurosa de los pasos descritos en la primera parte. Luego se hace una discusión de la problemática de medición de magnitudes que prueba ser el factor más complejo de la aplicación del modelo en el contexto práctico y finalmente se dan conclusiones sobre los resultados de los análisis.
author2 Mendoza Pulido, Iván Alfredo
author_facet Mendoza Pulido, Iván Alfredo
Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda
Ruiz Triana, Paula Daniela
format Trabajo de grado (Bachelor Thesis)
author Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda
Ruiz Triana, Paula Daniela
author_sort Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda
title Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
title_short Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
title_full Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
title_fullStr Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
title_full_unstemmed Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
title_sort análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes
publisher Universidad del Rosario
publishDate 2014
url http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/10115
_version_ 1645141384943894528
spelling ir-10336-101152019-09-19T12:37:54Z Análisis de sensibilidad para un modelo de medición de percepción de marca basado en simulación computacional por agentes Pinzón Monsalve, Luisa Fernanda Ruiz Triana, Paula Daniela Mendoza Pulido, Iván Alfredo Análisis de Sensibilidad Modelos Matemáticos Análisis de incertidumbre Medición de Percepción Percepción de Marca Error Simulación Comportamiento Administración general Negocios internacionales Administración de empresas Mercadeo Marcas de fábrica Sensitivity Analysis Mathematical Models Uncertainty Analysis Measuring Perception Brand Perception Mistake Simulation Behavior Se presenta el análisis de sensibilidad de un modelo de percepción de marca y ajuste de la inversión en marketing desarrollado en el Laboratorio de Simulación de la Universidad del Rosario. Este trabajo de grado consta de una introducción al tema de análisis de sensibilidad y su complementario el análisis de incertidumbre. Se pasa a mostrar ambos análisis usando un ejemplo simple de aplicación del modelo mediante la aplicación exhaustiva y rigurosa de los pasos descritos en la primera parte. Luego se hace una discusión de la problemática de medición de magnitudes que prueba ser el factor más complejo de la aplicación del modelo en el contexto práctico y finalmente se dan conclusiones sobre los resultados de los análisis. A vity analysis of a brand perception and marketing investment adjustment model is presented. This model was developed in the Simulation Laboratory at the Rosario University. This work consists of an introduction to the topic of vity analysis and the complementary uncertainty analysis. It carries on to show the development of analyzes using a simple example of application of the model through comprehensive and rigorous implementation of the steps presented in the previous section. A discussion on the issue of measuring magnitudes, which was the most complex factor in the application of the model in the practical context. Finally, conclusions on the results of the analysis are given. Universidad del Rosario 2014-12-12 2015-02-03T02:02:03Z info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/10115 spa http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf Universidad del Rosario Administrador de negocios internacionales Facultad de administración instname:Universidad del Rosario reponame:Repositorio Institucional EdocUR Beven, K. J. and Binley, A. M. (1992) The future of distributed models: model calibration and uncertainty prediction. Hydrol. Process. 6, 279–298. Beven, K. J. (2001) Rainfall-Runoff Modelling: The Primer. John Wiley & Sons, Ltd, Chichester. Bode, H. W. (1945). Network analysis and feedback amplifier design. Malabar, FL: R. E. Krieger Pub. Co. Deif, A. (1986). vity Analysis in Linear Systems. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. Dontchev, A. L. (1983). Perturbations , Approximations and vity Analysis of Optimal Control Systems. (E. A. V Balakrishnan & M. Thoma, Eds.). Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag. Gal, T., & Greenberg, H. J. (1997). Advances in vity Analysis and Parametric Programming. (T. Gal & H. J. Greenberg, Eds.). New York, NY: Springer Science+Business Media, LLC. Høeg, P. (1995) Borderliners. McClelland-Bantam, Toronto. p. 19. Iglesias, P. A. (2002). Logarithmic integrals and system dynamics: an analogue of Bode’s vity integral for continuous-time, time-varying systems. Linear Algebra and Its Applications, 343-344, 451–471. Mendoza I. A., Moreno J., Peña J. I.(2012). Medición de la Percepción de Marca con Dinámica de Sistemas. X Congreso Latinoamericano de Dinámica de Sistemas. Buenos Aires, Argentina. ISBN: 978-987-519-148-8. Michaels, D. (2005, June). Doubt is their product. Scientific American 292(6). Myers, R. H. (1971). Response surface methodology. Boston, MA: Allyn & Bacon. Oreskes, N., Shrader-Frechette, K. and Belitz, K. (1994) Verification, validation, and confirmation of numerical models in the earth sciences. Science 263, 641–646. Ríos Insua, D. (1990). vity Analysis in Multi-objective Decision Making (Vol. 347). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. Rosen, R. (1991). Life Itself – a Comprehensive Inquiry into Nature, Origin, and Fabrication of Life. Columbia University Press. Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., & Ratto, M. (2004). vity Analysis in Practice (A Guide to Assessing Scientific Models). Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd. Stanley, L. G., & Stewart, D. L. (2002). Design vity Analysis. Philadelphia, PA: SIAM. Wigner, E. P. (1945). Effects of Small Perturbations on Pile Period. In B. R. Judd, G. W. Mackey, & J. Mehra (Eds.), The Collected Works of Eugene Paul Wigner (pp. 540–552). Berlin, Heidelberg: Springer. Wacker, H., Ed. (1978), Continuation Methods, Academic Press, New York, NY. Witte, R. S., & Witte, J. S. (2009). Statistics (Ninth ed.). Hoboken, NJ: Wiley. Yeung, D. S., Cloete, I., Shi, D., & Ng, W. W. Y. (2010). vity Analysis for Neural Networks. Berlin, Heidelberg: Springer. Young, P. C., Parkinson, S. D. and Lees, M. (1996) Simplicity out of com-plexity: Occam’s razor revisited. J. Appl. Stat. 23, 165–210.
score 12,131701