Propiedades y caracteristicas de los sistemas

Homeostasis
Este concepto está especialmente referido a los organismos vivos en tanto sistemas adaptables. Los procesos homeostáticos operan ante variaciones de las condiciones del ambiente, corresponden a las compensaciones internas al sistema que sustituyen, bloquean o complementan estos cambios con el objeto de mantener invariante la estructura sistémica, es decir, hacia la conservación de su forma. La mantención de formas dinámicas o trayectorias se denomina homeorrosis (sistemas cibernéticos).
Equifinalidad
Se refiere al hecho que un sistema vivo a partir de distintas condiciones iniciales y por distintos caminos llega a un mismo estado final. El fin se refiere a la mantención de un estado de equilibrio fluyente. "Puede alcanzarse el mismo estado final, la misma meta, partiendo de diferentes condiciones iniciales y siguiendo distintos itinerarios en los procesos organísmicos" (von Bertalanffy. 1976:137). El proceso inverso se denomina multifinalidad, es decir, "condiciones iniciales similares pueden llevar a estados finales diferentes" (Buckley. 1970:98).

Entropia
El segundo principio de la termodinámica establece el crecimiento de la entropía, es decir, la máxima probabilidad de los sistemas es su progresiva desorganización y, finalmente, su homogeneización con el ambiente. Los sistemas cerrados están irremediablemente condenados a la desorganización. No obstante hay sistemas que, al menos temporalmente, revierten esta tendencia al aumentar sus estados de organización (negentropía, información).
SINERGIA
 El todo es superior a la suma de las partes. Las manifestaciones de afecto en la familia provocan otros comportamientos de afecto.

Sistemas Duros

Los sistemas duros se identifican como aquellos en que interactúan hombres y máquinas. En los que se les da mayor importancia a la parte tecnológica en contraste con la parte social. La componente social de estos sistemas se considera como si la actuación o comportamiento del individuo o del grupo social sólo fuera generador de estadísticas. Es decir, el comportamiento humano se considera tomando sólo su descripción estadística y no su explicación. En los sistemas duros se cree y actúa como si los problemas consistieran sólo en escoger el mejor medio, el óptimo, para reducir la diferencia entre un estado que se desea alcanzar y el estado actual de la situación. Esta diferencia define la necesidad a satisfacer el objetivo, eliminándola o reduciéndola, Se cree que ese fin es claro y fácilmente definible y que los problemas tienen una estructura fácilmente identificable.
Caracteristicas de los sistemas Duros:
Objetivos
• Medidas de Desempeño
• Seguimiento y Control
• Toma de Decisiones
El proceso de la toma de decisiones seaun proceso cuya variable de decision sean medibles, cuantitativas y faciles de determinar
Cuando los estados futuros de lo que pueda pasar son claramente identificables
Cuando la asignacion de los recursos del sistema a las areas que lo soliciten sean facil y expedita.
La relacion  CAUSA - EFECTO, los pronosticos y predicciones del futuro esperado del sistema bajo ciertas condiciones especificas son exactos y seguro
Metodologia de sistemas duros
Identificar problemas
Diseñar una solución eficiente
Implementar nuevos sistemas para resolver problemas
Mejora Sistemica (en términos de eficiencia, costos, etc.) y repetir el exito
Para solucionar problemas en los cuales un objetivo (final-a-ser-alcanzado) puede ser tomado como dado.
Resolver los problemas por una eficiente solucion mediante un medio tecnológico.
Dos tipos de pensamiento de sistemas ‘duros’:
Ingeniería de Sistemas
Investigación de Operaciones

Sistemas Blandos

etstan dotados con caracteristicas  conductuales, son vivientes y sufren un cambio cuando se enfretan a  su medio.Tipicamente serian del dominio de las ciencias de la vida y las ciencias conductual y social
A los sistemas blandos puede aplicarse la metodologia del paradigma de sistemas tomando en cuenta lo siguientes:
Los procesos de razonamiento informales, como el juicio y a intuicion
El peso de los datos comprobador, derivados de unas cuantas observaciones y poca replica
Las predicciones basadas en datos comprobados endenbles
Mayor discontinuidad de dominio e importancia del evento unico
Son mas utilizados en la parte social,el comportamiento de individuo o del grupo social se  toma como un sistema tealogico, con fines, con voluntad, un sistema pleno de proposito, cpaz de despelgar comportamientos, actitudes y aptitudes multiples.
Proceso de toma de decisiones en ingeniería
Mejoramiento del sistema significa la tranformacion ocambio que lleva a un sistema mas mas cerca del estandar o de la condicion de la operacion normal, diseñar implica crear un proceso creativo que cuestiona los upuestos en los cuales se han estructurado las formas antiguas.
La toma de decision implica accion de elegir entre varias alternativas, procedimientos interactivo en ciclos que incluye  vsrios ciclos sucesivos de alternativas y decisiones esto implica identificar:
Problema que resolver
Necesidad que Satisfaccer
Dentro de la definicion de sistemas debe ubicar los siguientes conceptos
EL sistema no satisface los objetivos establecidos
El sistema no proporciona los resultados predichos
El sistema no opera como se planteo inicialmente
Busqueda de alternativas
Alternativas 1 Resultado 1 Valor Resultado 1
Alternativa n, Resultado N, Valor Resultado N
Eleccion
Salidas
Satisfaccion de Necesidades
Evaluacion de Resultados
Modelos de Decision
Necesidades
Busqueda de Alternativas, en este proceso de por lo cual se establece una cadena de medios y fines para llenar un espcaio entre necesidades a resolver y logro del Objetivo, establecer tantas alternativas dependiendo  complejo de la necesidad
Etapas de Toma de Decision
1.- Reconocimiento de una necesidad : sensacion de insatisfaccion con uno mismo: sensacion de vacio o necesidad
2.- Decision de cambiar para llenar el vacio o la necesidad
3.- Dedicacacion conssiente para implementar la decision
4.- El numero y Medicion de Dimensiones
Funciones de la probabilidad
La toma de una decisión, fundamentalmente, tiene que ver con combinar información sobre probabilidades con información sobre deseos e intereses.Abordar las decisiones como si fueran apuestas es la base de la teoría de la decisión. Significa que tenemos que compensar el valor de un cierto resultado contra su probabilidad.
El origen de la teoría de la decisión para la toma de decisiones se deriva de la economía, en el área de la función de la utilidad del pago. Propone que las decisiones deben tomarse calculando la utilidad y la probabilidad de rangos de opciones, y establece estrategias para una buena toma de decisiones; la teoría de la decisión no describe lo que las personas hacen en realidad, porque pueden surgir dificultades con los cálculos de la probabilidad y la utilidad de los resultados. Además, las decisiones pueden verse afectadas por la racionalidad subjetiva de las personas y por la manera en que cada persona percibe cada problema de decisión. Por ejemplo, algunas personas tienen la tendencia a evitar el riesgo cuando hay perspectivas de ganancia, y buscan el riesgo cuando las perspectivas son de pérdida.
Modelo Probabilístico.- Resultado incierto. En consecuencia , la toma de decisiones puede no generar buenos resultados.
Modelo Determinista.- Decisiones acertadas generan buenos resultados, es decir sin riesgo.
Pronostico
Calcula o pronostica un valor futuro a través de los valores existentes. La predicción del valor es un valor y teniendo en cuenta un valor x. Los valores conocidos son valores x y valores y existentes, y el nuevo valor se pronostica utilizando regresión lineal. Esta función se puede utilizar para realizar previsiones de ventas, establecer requisitos de inventario o tendencias de los consumidores.
Tendencia
Devuelve valores que resultan de una tendencia lineal. Ajusta una recta (calculada con el método de mínimos cuadrados) a los valores de las matrices definidas por los argumentos conocido_y y conocido_x. Devuelve, a lo largo de esa recta, los valores y correspondientes a la matriz definida por el argumento nueva_matriz_x especificado.
VARIANZA.- Medida de Riesgo; por lo tanto cuanto mayor es la varianza, mayor el riesgo:
Varianza = [?xj * xi * P(xi)]-(Valor Esperado) ²
La Varianza es difícil de entender porque es es el termino al cuadrado de su calculo. Este problema puede resolverse trabajando con la raíz cuadrada de la varianza, llamada Desviación Está.
Crecimiento
Calcula el pronóstico de crecimiento exponencial a través de los datos existentes, devuelve los valores y de una serie de valores x especificados utilizando valores x y valores y existentes.