Teoria de Decisiones-Teoria

 

HERRAMIENTAS PARA LA TOMA DE DECISIONES

Santiago Javez Valladares

 

Herramientas para la Toma de Decisiones Herramientas Ing. Santiago Javez valladares Semana 1 TEORIA DE DECISIONES.-

La teoría decisiones definirse el análisis lógico y cuantitativo afectan losderesultados depuede una decisión en como un mundo incierto.Se resuelven según: de todos los factores que 1) 2) 3) 4)

INFORMACION PERFECTA : Toma de decisiones en condiciones de certeza. Se conocen los datos (disponibilidad completa) INFORMACION IMPERFECTA O PARCIAL : Dos situaciones :

a)

 b)

Decisiones con Riesgo: Disponibilidad intermedia de datos. Los datos se representan a través de las funciones de probabilidad. Decisiones con Incertidumb Incertidumbre re: No se disponen de datos :  b.1. No se conocen los datos y no puede determinarse una función de proba probabilidad bilidad

 b.2. Si el decisor además tiene un oponente inteligente se formularán Teoría de Juegos. Juegos. Observaciones : Observaciones - El propósito de la teoría de decisiones es incrementar la probabilidad de obtener buenos resultados en un mundo de incertidumbre. - El “decisor” es el individuo o conjunto de individuos, que tiene la responsabilidad de comprometer o asignar recursos de una organización. - La calidad de la decisión dependerá de si esta es no consistente con las alternativas, información y  preferencias del decisor.

Cuando las decisiones a futuro no dependen de lo que se tiene ahora: Evaluación de (*) alternativas de una sola etapa. Criterios :

c) d) e) f)

Va Valo lorr esp speera rado do Valor Valor eespe sperad rado o y Vari Varianz anzaa combi combinad nados os Ni Nive vell de acep aceptac tació ión n co cono noci cido do Ocurre Ocurrencia ncia mas probab probable le d dee un estado estado futuro futuro

(*) Evaluación de alternativas de múltiples etapas : Criterio del Arbol de decisión . MATRIZ ECONOMICA Alternativa: Es el camino que el decisor puede elegir de una variedad que se tiene. Estado: Es el resultado de ese camino, el estado siempre esta asociado con una probabilidad. Las alternativas y los estados están están unidos mediante una matriz, llamada matriz de ganancia: Si = Estados Ai = Alternativas S1 S2 S3 A1 $ $ $ A2 $ $ $ El dato que sirve de enlace entre las alternativas y los estados son datos económicos económicos (cos (costos tos o ganancias ganancias),ade ),además más los estados tienen probabilida probabilidades des iniciales o llamadas probabilidades a priori. DECISIONES CON INCERTIDUMBR INCERTIDUMBRE E

Es la manera más rápida de tomar decisiones, tenemos lo loss siguientes criterios:

 

1.- Maximax (Optimista).- El máximo de los máximos. 2.-Maximin(WALD) (Pesimista).- El mínimo de los máximos. 3.-Hurwicz.- Obedece a la siguiente ecuación:  máximo de la fila (α ) + mínimo de la fila (1-α) 4.-Minimax (SAVAGE).- Llamado también de penalidad, elige una nueva matriz y en base a ella elige el mínimo de los máximos. 5.-La Place .- Es el valor promedio de los valores de cada cada alternativa en sus respectivos estados. DECISIONES CON RIESGO 6.-Probabilisticos (Valor esperado).- Es la multiplicación de las  probabilidades de los estados con los datos económico económicoss de cada alternativa, alternativa, de estos resultados resultados se hallar hallar la que mas nos conviene ( si es ingresos elegir la mayor ganancia, si son costos el menor costo). ARBOL DE DECISIONES

Es utilizado para estructurar el proceso de Toma de decisiones bajo Incertidumbre. Variable de decisión: Son las alternativas disponibles Variabl Variablee de estado estado : Estados Estados de la natural naturaleza, eza, estados estados futuros futuros , ocurrenc ocurrencias ias  probables. - Los problemas de decisión que involucran una sola variable de decisión y una variable de estado pueden ser analizados usando las tablas de ganancias esperadas.

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El Arbol de decisión muestra la progresión natural o lógica que ocurre en el proceso de Toma de decisiones. 1º. Para cada variable de decisión, que se denota por un cuadrado; salen tantas líneas como alternativas disponibles existan. 2º. Los terminales de las ramas de decisión son usados como nodos de comienzo de variables de estado. 3º. De cada uno de los nodos redondos redondos salen tantas ramas ramas como posibles valores valores pueda tomar la primera variable de estado. 4º. Los valores valores de la variable de estado estado se ubican encima de la ram ramaa respectiva respectiva y su  probabilidad de ocurrencia o currencia debajo de la misma. 5º. Los nodos finales representan representan todos los posibles result resultados, ados, asociados con cada una de las alternativas de decisión.

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Teorema de Bayes

OBJETIVO: Incorporar los resultados de un registro histórico OBJETIVO: histórico en la investigación de mercados al proceso de decisión, utilizando el Teorema de Bayes, actualizando así los valores.El registro histórico de la mercadotecnia no es perfecta, pues si fuera totalmente confiab conf iable, le, esta probabili probabilidad dad condici condicional onal sería igual igual a 1, esto es, siempre siempre daría daría un informe alentador cuando el mercado fuera de hecho fuerte. Ejemplo del teorema de Bayes. Se ha nominado a tres miembros de un club privado nacional para ocupar la presidencia del mismo. mismo. La probabili probabilidad dad de que se eli elija ja al señor Adams es de 0.3; que se elija al señor Brown es de 0.5 y de que gane la señora Cooper es de 0.2. En caso de que se elija al señor Adams, la probabilidad de que la cuota de ingreso aumente es de 0.8; si se elije al señor Brown o a la señora Cooper, las correspondientes probabilidades de que se

 

increme incre mente nte la cuota cuota son de 0.1 y 0.4. 0.4. ¿Cuál ¿Cuál es la probabil probabilid idad ad de que haya haya un incremento en la cuota? Si alguien considera entrar al club pero retrasa su decisión por varias semanas sólo para encontrarse con que las cuotas de entrada han aumentado, ¿cuál es la probabilidad de que se haya elegido a la señora Cooper como presidenta del Club?

 Ejemplo de Árbol de Decisiones y Bayes 1)Caccios Pizza ha tenido mucho éxito con su forma novedosa de fabricar y vender   pizzas a los estudiantes estudian tes de la UCR. Al mezclar los principales ingredientes de las pizzas p izzas y hornearlas por anticipado ha podido lograr que el tiempo de espera de sus clientes sea muy breve. Aunque a los estudiantes les gusta mucho su método, y se han vendido una gran cantidad de pizzas, en ocasiones la empresa se ha visto obligada a tirar una gran cantidad de ellas ellas debido a que la demanda fue inferior inferior a lo que habían anti anticipado. cipado. Por  esta razón se está buscando una política que le permita maximizar sus utilidades. Caccios ha reducido sus alternativas a sólo dos posibilidades: hornear 150 o 180 pizzas. La administración decide clasificar la condición del mercado en fuerte o débil utilizando una probabil probabilidad idad con base en su experienc experiencia ia de 45% y 55% respecti respectivame vamente. nte. La empresa ha determinado determinado que gana $7 por cada pizza vendida y el costo de cada pizza es de $3. Se debe pagar $1 por cada pizza desechada. Debido ha que Caccios se encuentra en una población universitaria un profesor de la Escuela de Administración Administración de Negocios ha ofrecido utilizar una prueba experimental experimental y cobrar $5 por ella. El profesor profesor ha dispuest dispuesto o comunicar comunicar si la prueba es alentador alentadoraa o desalentad desalentadora. ora. Los resultadoss de las pruebas han demostrado la tendencia resultado tendencia a actuar en la dirección dirección correcta, si un mercado ha sido fuerte los resultados resultados de la prueba han sido alentadores en un 60% de las veces. Por el contrario, contrario, si el mercado ha sido débil, débil, los resultados resultados de las pruebas han sido desalentadores en el 70% de las veces. Resuelva Resu elva por medio medio de un árbol árbol de decision decisiones es utiliza utilizando ndo el criteri criterio o bayesian bayesiano o de decisión.

1.-https://docs.google.com/viewer? 1.-https://docs.google.com/viewer? a=v&q=cache:KwXMQ2dAXQUJ:admoperaciones.tripod.com.pe/separatas/parte3/se  p_jvh_toma_decisiones.pdf+ejercicios+resueltos+d  p_jvh_toma_decisiones.pd f+ejercicios+resueltos+de+teor  e+teor  %C3%ADa+de+decisiones&hl=es&gl=pe&pid=bl&srcid=ADGEESjALrCB3zN3XC6  vtv4RZ6IaHSmYRpii fKCv3DqG4tvf4nFLXjRSe9IlO_ZbUirram0I6zOek2R4_36dthjW8_74TL__0  fKCv3DqG4tvf4nFLXjRSe9IlO_ZbUirram0I6zOek 2R4_36dthjW8_74TL__08QYUtxj  8QYUtxj   I7Fyhn5WjwDkGx MOH4on8y6lIRo7mXSsZR&sig=AHIEtbSvjyofoMUZYd2wzBBPdi-b1qrJWw  MOH4on8y6lIRo7mXSsZR&sig=AHIEtbSvjyofoMUZYd2wzBBPdib1qrJWw 2.- http://profe-alexz.blogspot.com/2011/02/problemas-resueltos-de-probabilidad.html