Apoyo visual investigacion de operaciones

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Universidad Tec Milenio: Profesional IO004006 – Proyecto Integrador Investigación de Operaciones

Análisis bayesiano

IO004006 - Proyecto Integrador Investigación de Operaciones
Sesión 1.Análisis de Bayes.

Probabilidades anteriores

Estudio/ experimento

Análisis de bayes

Probabilidades posteriores

1

2

Características
• Evalúa la información muestral adicional obtenidamediante estudios de mercado o experimentos. • se modifican o afinan los estimados originales de probabilidad y se mejora la toma de decisiones. • El resultado de la investigación de mercado es unindicador descriptivo o estimación del proyecto propuesto. • Se basa en el teorema de bayes.

Teorema de Bayes
• Dado los eventos B y Ai…An donde Ai…An son mutuamente excluyentes las probabilidadesposteriores P(Ai|B) se pueden obtener mediante: P(Ai|B)= P(B|Ai)P(Ai) P(B|Ai)P(Ai) + P(B|A2)P(A2) + … P(B|An)P(An)

3

4

Método tabular
• Se usan cinco columnas 1. Estados de naturaleza: para cadaAi. 2. Probabilidad previa: probabilidad antes de obtener información muesral para los estados de naturaleza Ai. 3. Probabilidad condicional: probabilidad de obtener información muestral dado unestado de naturaleza particular P(B|Ai) 4. Probabilidad conjunta: las probabilidades de un estado de naturaleza e información muestral que ocurren simultáneamente. 5. Probabilidad posteriores:probabilidad obtenidas por el teorema de Bayes. 5

Ejemplo
La casa de bolsa ABY ofrece por 2000 dólares los resultados del pronóstico del economista más reconocido mundialmente. La recomendación deleconomista puede ser crecimiento “positivo” o “negativo”. Cuando el mercado de acciones mostró gran ganancia, la previsión pronosticó “positivo” 80% del tiempo y “negativo” 20% del tiempo. Cuando se observouna pequeña ganancia la previsión pronosticó “positivo” 70% del tiempo y “negativo” 30% del tiempo. Cuando no se mostró cambio, el pronóstico no tuvo ninguna inclinación.
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D.R. © Universidad...
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