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Ejemplos
Por ejemplo, la planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya unmodelo determinístico en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada proceso.
En los modelos determinísticos,una buena decisión es juzgada de acuerdo a los resultados. Sin embargo, en los modelos probabilísticos, el gerente no esta preocupado solamente por los resultados, sino que también con la cantidad deriesgo que cada decisión acarrea. Como un ejemplo de la diferencia entre los modelos probabilísticos versus determinísticos, considere el pasado y el futuro: Nada que hagamos ahora puede cambiar elpasado, pero cualquier cosa que hacemos influencia y cambia el futuro, a pesar de que el futuro tiene un elemento de incertidumbre. Los gerentes se encuentran mucho mas cautivados por darle forma alfuturo que por la historia pasada. El concepto de probabilidad ocupa un lugar importante en el proceso de toma de decisiones, ya sea que el problema es enfrentado en una compañía, en el gobierno, en lasciencias sociales, o simplemente en nuestra vida diaria. En muy pocas situaciones de toma de decisiones existe información perfectamente disponible todos los hechos necesarios. -La mayoría de lasdecisiones son hechas de cara a la incertidumbre. La probabilidad entra en el proceso representando el; rol de sustituto de la certeza
Un sustituto para el conocimiento completo. Los modelos probabilísticosestán ampliamente basados en aplicaciones estadísticas para la evaluación de eventos incontrolables (o factores), así como también la evaluación del riesgo de sus decisiones. La idea original de laestadística fue la recolección de información sobre y para el Estado. La palabra estadística no se deriva de ninguna raíz griega o latina, sino de la palabra italiana state. La probabilidad tiene una...