Novedades version 6

Todos los productos de DecisionTools Suite ya son completamente compatibles con las versiones de 32 y 64 bits de Excel 2013, Project 2013 y Windows 8, así como las versiones anteriores de Office y Windows hasta Office 2003/Windows XP.

DecisionTools Suite 6 está totalmente traducido al español. Todos los menús, cuadros de diálogo, archivos de ayuda y archivos de ejemplo están en español. DecisionTools Suite también está disponible en inglés, alemán, francés, portugués, japonés y chino. Además, todos los productos de la versión 6.1 de DecisionTools le permiten cambiar al idioma que prefiera, todo desde un solo instalador, perfecto para empresas globales.

Todos los productos de DecisionTools incluyen ahora archivos de ejemplo revisados y actualizados, así como ejemplos totalmente nuevos de diferentes industrias. Todos los ejemplos están claramente organizados y son fáciles de navegar. Los videos están disponibles en español y muestran el software de DecisionTools Suite en español.Estos ejemplos han sido diseñados y escritos por el destacado profesor en MBA y autor Dr. Chris Albright, de la Universidad de Indiana. Proporcionan una guía, paso a paso, de cómo establecer y ejecutar modelos diseñados para una amplia variedad de aplicaciones de la industria.

La cinta de la barra de herramientas de @RISK se ha organizado mejor para facilitar el acceso a las tareas más comunes y el acceso a los diferentes análisis.

Como se ofrece en Excel, @RISK proporciona ahora una pequeña barra de herramientas, para facilitar el acceso a los gráficos y funciones, que aparecerá donde usted esté trabajando en el modelo, ahorrándole tiempo de arrastrar el ratón. Para activar la mini barra de herramientas simplemente haga clic y mantenga pulsado el botón izquierdo el ratón.La mini barra de herramientas de @RISK proporciona un acceso rápido a las tareas más comunes.

@RISK proporciona ahora estadísticas y datos de simulación detallados en la misma ventana que los gráficos de los resultados de la simulación. Esto simplifica su análisis al eliminar la necesidad de abrir múltiples ventanas. También tiene la opción de ocultar esta información y de ver sólo las estadísticas de resumen, como antes.@RISK le permite ver las estadísticas y los datos detallados de la simulación en la misma ventana que el gráfico.

Este nuevo gráfico tornado de “dos lados” muestra el impacto tanto positivo como negativo que una entrada tiene sobre los valores reales de salida, una información de gran valor para gerentes y mucho más fácil de entender que los coeficientes estadísticos. Utiliza “escenarios de entrada” para calcular el impacto de cada entrada sobre una estadística de salida específica, como la media, un percentil u otras.El gráfico tornado de dos lados de @RISK es mucho más fácil de entender, y es ideal para crear informes de gerencia.Los diagramas de dispersión también se han integrado en este gráfico tornado de “dos lados” para explicar y destacar los diferentes escenarios de entrada.Arrastrando la barra de un gráfico tornado, podrá ver un diagrama de dispersión del impacto de una entrada determinada sobre la salida, y así comprender los diferentes escenarios.

Los nuevos gráficos de araña muestran el cambio en la media de una salida determinada (o cualquier otra estadística que especifique) en un rango de valores y para todas las entradas diferentes. Es una nueva forma muy intuitiva de análisis de sensibilidad, ideal para informes y presentaciones.Los gráficos de araña de @RISK muestran de forma intuitiva cómo cambia una salida con el cambio de una entrada determinada.

@RISK es ahora una auténtica herramienta que cruza plataformas, permitiendo la modelación de riesgo de los calendarios de Microsoft Project utilizando el mismo @RISK que usted usa para modelar en Excel. Ahora puede hacer la modelación de riesgo de un proyecto en Excel en lugar de hacerlo en Microsoft Project, lo cual le proporcionará todo un mundo de flexibilidad. El nuevo nivel de interfaz reproduce su calendario en Excel, permitiéndole el uso de todas las fórmulas de Excel y las funciones de @RISK. Cuando se hacen cambios en un modelo tanto en Project como en Excel, esos cambios se reflejan en el otro programa con la función de sincronización de @RISK. (Recuerde que toda la modelación de @RISK se realiza en Excel, por lo tanto las funciones de @RISK no aparecen en Microsoft Project). Luego puede simular sus calendarios de Project en el propio Project utilizando el generador de calendarios y cálculos de Project.Los beneficios de usar Excel para la modelación de riesgo en Project son muchos. Se pueden crear fácilmente registros de riesgo en Excel para su modelo de Project utilizando las nuevas funciones “RiskProject”. También puede integrar sus análisis de costos y calendarios. Así podrá usar una sola herramienta estándar –@RISK– para satisfacer las necesidades de sus gerentes de proyecto, de los responsables de estimar costos y de los analistas financieros; es decir, de todas las personas que analizan el riesgo en su compañía. Además, una sola interfaz significa un periodo de aprendizaje más corto para todos.Puede hacer en Excel la modelación de riesgo de sus calendarios de Microsoft Project. En este caso, estamos definiendo una distribución para reflejar la duración incierta de una tarea.@RISK puede mostrar la probabilidad de que su proyecto se complete a tiempo o en una fecha determinada.

@RISK ofrece ahora el método Bootstrap integrado para estimar intervalos de confianza de parámetros ajustados. Este proceso automatizado ahorra tiempo y proporciona mayor confianza en los ajustes.También hay nuevas mediciones de idoneidad de la adaptación. Además se pueden mantener ciertos parámetros fijos durante los ajustes, y ajustar tamaños de grupos de datos de hasta 10 millones de valores (capacidad que antes era de 100,000).@RISK también ofrece ahora ajustes por lotes para ajustar lotes de series de datos. Incluso hay una opción de matriz de correlación incorporada en los ajustes por lotes.Finalmente, la función de ajuste en vivo RiskFitDistribution, así como las funciones de apoyo, generan estadísticas sobre los resultados del ajuste en tiempo real, al mismo tiempo que se ejecutan los nuevos ajustes.Los informes de ajuste muestras las distribuciones seleccionadas y la razón de su selección, e incluyen estimaciones realizadas por el método de Bootstrap de los parámetros ajustados.

Las nuevas pruebas de idoneidad de adaptación, el método Bootstrap y los ajustes por lotes, se encuentran entre las mejoras de los ajustes de distribución de @RISK.

@RISK ofrece ahora una nueva serie de funciones para simular procesos de series de tiempo o de valores que cambian con el tiempo. Cualquier estimación futura de los valores de series de tiempo incluirá elementos inciertos inherentes, y @RISK permite ahora tener en cuenta esa incertidumbre al analizar todo el rango de posibles previsiones de series de tiempo de un modelo. Esto resulta de particular utilidad en las modelaciones financieras y en las simulaciones de cartera.Se ofrecen funciones para 17 modelos diferentes de series de tiempo estadísticas, incluyendo ARMA, GBM, GARCH y otras. Estas funciones se introducen como funciones de matriz en Excel.@RISK proporciona nuevas ventanas para ajustar datos históricos de series de tiempo a estas nuevas funciones. Los resultados se pueden mostrar de forma animada para ver el comportamiento de las series de tiempo durante la simulación. Todo esto está integrado en la interfaz existente de @RISK.@RISK ha ajustado el proceso de series de tiempo estocástico del Movimiento de Promedios 1 (MA 1) a esta variable, que es el precio de la acción de Apple Inc.

Se han añadido nuevas funciones de distribución a más de 40 ya existentes en @RISK: DoubleTriang, Levy, Laplace, F, Valor Mínimo Extremo y Bernoulli.Se han añadido diferentes funciones de distribución nuevas a @RISK para aumentar aún más la flexibilidad de la modelación.

Se ha añadido a @RISK un convertidor automático que permite abrir y ejecutar modelos de riesgo creados en Crystal Ball. @RISK convierte distribuciones de Crystal Ball y otros elementos de sus modelos en funciones auténticas de @RISK, permitiendo el uso de modelos nuevos y antiguos de Crystal Ball sin pérdidas de tiempo.

OptQuest es un moderno generador de soluciones de uso común que está ahora disponible en RISKOptimizer y Evolver. El generador OptQuest integra la búsqueda tabú, las redes neuronales, la búsqueda dispersa y las programaciones lineal y entera, en un solo método combinado. Proporciona resultados excelentes –y rápidos– en muchos tipos de modelo.OptQuest complementa el generador de algoritmo genético existente, que se sigue ofreciendo. RISKOptimizer y Evolver pueden seleccionar automáticamente el generador que se debe usar basándose en el modelo, o puede seleccionarlo usted mismo.

RISKOptimizer cuenta ahora con la capacidad de compartir configuraciones de simulación con @RISK, lo cual le permitirá evitar la introducción redundante de datos. Todos los comandos de RISKOptimizer están ahora disponibles directamente en la cinta de @RISK. Además, todos los informes, gráficos y funciones de @RISK están disponibles para analizar la mejor solución de RISKOptimizer.Todos los comandos de RISKOptimizer están ahora disponibles directamente en la cinta de @RISK.

Si un problema de optimización es lineal (es decir, la función de optimización y las restricciones son lineales), Evolver lo resuelve ahora usando un algoritmo de programación lineal. Esto permite que la optimización se realice mucho más rápidamente, y también garantiza que la solución hallada es la mejor solución posible. La programación lineal de Evolver funciona con todo tipo de variables (celdas ajustables): continuas, enteras e independientes.Informe de una optimización de programación lineal. En la primera prueba Evolver evalúa la solución definida por los valores originales de las celdas, y luego procede inmediatamente a generar la solución óptima en la segunda prueba.

Con la incorporación del generador de optimizaciones OptQuest, las restricciones se manejan generalmente de la forma más eficiente. Si una restricción es lineal, Evolver y RISKOptimizer ni siquiera probarán soluciones que no cumplan las restricciones, permitiendo que la optimización se realice de forma más rápida. El manejo de una restricción no lineal también se ha mejorado. Por ejemplo, las situaciones en las que una optimización se iniciaba con valores de celdas ajustables que no cumplían las restricciones especificadas presentaban un problema en las versiones anteriores (y requerían el uso de la utilidad Solver de restricciones). Con OptQuest, este tipo de situación deja de requerir un manejo especial.Este es un registro de las soluciones probadas durante una optimización de RISKOptimizer. Las restricciones de este problema son lineales; por lo tanto todas las soluciones generadas por RISKOptimizer son válidas (cumplen las restricciones).

Durante la optimización, RISKOptimizer y Evolver prueba diferentes valores en las celdas ajustables, siguiendo los valores mínimo y máximo especificados. Sin embargo, no todos los valores del rango son realistas. Por ejemplo, al decidir los niveles de producción, deberíamos considerar que el producto se fabrica en lotes. Puede ser que sólo los niveles de producción múltiplos de 10 sean realistas. Una situación como esta sólo puede reflejarse en RISKOptimizer y Evolver utilizando las celdas ajustables “independientes”. Las celdas ajustables independientes también se pueden usar para acelerar optimizaciones: si se definen celdas “independientes” hay menos soluciones posibles, y por lo tanto la mejor solución generalmente se encuentra más rápidamente.Este es un registro de las soluciones probadas durante una optimización de Evolver. Algunas celdas se han definido como independientes con “tamaños de paso” de 10. En estas celdas, Evolver sólo prueba valores múltiplos de 10.

PrecisionTree permite ahora “invertir” uno o más de los nodos aleatorios de un modelo para mostrar las probabilidades calculadas con la regla de Bayes. Esta función resulta de especial utilidad cuando las probabilidades de un modelo no están disponibles en un formato que se pueda usar directamente. Por ejemplo, tal vez necesite conocer la probabilidad de que se produzca un resultado, teniendo en cuenta una serie de resultados de una prueba determinada. La precisión de la prueba puede ser conocida, pero la única forma de determinar la probabilidad que busca es “invertir” un árbol tradicional usando la regla de Bayes. Ahora, en PrecisionTree, esté proceso es sencillo.Usando la revisión bayesiana, PrecisionTree puede “invertir” un árbol tradicional para presentar los resultados probabilísticos que necesita de una manera útil.

Este comando le permitirá crear rápidamente grandes árboles y ahorrar gran cantidad de tiempo.Puede agregar rápidamente subárboles adicionales a los árboles existentes con la función Agregar Subárbol.

Ahora puede colocar fácilmente un nuevo nodo entre nodos existentes de una forma mucho más sencilla y con menos pasos que antes.El comando Insertar Nodo ahorra mucho tiempo cuando es necesario editar un árbol.

PrecisionTree permite copiar y pegar cualquier parte de un árbol de decisión en Word, PowerPoint o cualquier aplicación para crear informes y presentaciones. Simplemente haga un clic derecho en cualquier nodo de un árbol y copie una imagen de todo el árbol o subárbol desde ese nodo en adelante.PrecisionTree permite copiar y pegar cualquier subárbol en Word, PowerPoint o cualquier aplicación para crear informes y presentaciones.

PrecisionTree respalda ahora la introducción del doble de entradas en los análisis de sensibilidad. El gráfico de Sugerencia de Política proporciona ahora más información sobre los beneficios de las decisiones correctas. Y se han añadido a la interfaz una serie de mejoras para que las referencias de celda, la adición de ramas y otras tareas comunes resulten más fáciles.

La cantidad de datos disponibles para el entrenamiento de una red neuronal normalmente es limitada y la obtención de datos adicionales puede resultar cara. El nuevo análisis de sensibilidad de prueba le permite aprovechar al máximo pequeños grupos de datos.Cuando se entrena una red neuronal con un grupo de datos pequeño, el subgrupo de datos que se usa para probar la red neuronal también es pequeño, lo cual limita la fiabilidad de los resultados de la prueba. Este nuevo análisis ayuda a determinar si los resultados de la prueba son fiables dada la cantidad de datos reservados para la prueba. También puede responder a la pregunta de si cambiar el tamaño del subgrupo de la prueba aumentará la fiabilidad de los resultados.El análisis de sensibilidad de prueba muestra la estabilidad de los resultados cuando se reservan para la prueba diferentes tamaños de subgrupo.

StatTools incluye ahora una matriz que le permite ver múltiples diagramas de dispersión entre variables en un solo informe. Esto permite consolidar datos y le ahorrará mucho tiempo.Las nuevas matrices de los diagramas de dispersión de StatTools permiten ver rápidamente las relaciones existentes entre muchas variables diferentes.También puede seleccionar variables de categoría para establecer un código de colores para los puntos de datos, identificando a qué categoría pertenecen los puntos.StatTools le permite asignar un color a las diferentes categorías del diagrama de dispersión. Por ejemplo, aquí se puede ver la relación existente entre el salario y los gastos en una serie de datos de consumidores, cuyo sexo se identifica con un color.

Se ha añadido la clasificación de correlación Spearman al procedimiento de correlación y covarianza de StatToolsEsto facilita la determinación en StatTools de las correlaciones de clasificación Spearman (no lineales) de los datos, para su uso en @RISK o en otros modelos.