Seleccion

INTRODUCCIÓN
Este programa: Análisis de Decisión (DA), resuelve cuatro problemasde decisión típicos: Análisis de Bayes, análisis de tabla de pagos, análisis de árbol de decisión, y teoría de juegosde suma-cero. Las capacidades específicas incluyen:
• Resuelve Problemas del Análisis de Bayes
• Encuentra las probabilidades posteriores dado un estudio o información de la muestra
• Analiza latabla de pagos
• Usa siete criterios para tomar la decisión para la situación de pagos. También se evalúan valoresde información perfecta y/o información de la muestra.
• Analiza el árbol de decisión
• Evalúa valores esperados por cada nodo o evento y elige la opción.
• Resuelve juegos de suma-cero de dos jugadores
• Halla el Punto de silla de montar para la solución estable o lasprobabilidades óptimas para la solución inestable.
• Dibuja el gráfico del árbol de decisión para Análisis de Bayes, tabla de pagos, y problemas de árbol de decisión
• Realiza una simulación Monte Carlo para el problema de juego de suma-cero
• La introducción de datos se da en formato de hoja de cálculo
ANÁLISIS DE BAYES.
Es un procedimientopara estimar las probabilidades de situaciones cuandoun estudio o la información de la muestra está disponible. Para describir el procedimiento, definamos la terminología siguiente y su notación:
Eventos:normalmente representa un posible evento o situación en el futuro. Por ejemplo, un estado de naturaleza para el fabricante de decisión puede ser nivel de la demanda, la opción de consumidor, el ingreso la condición nivelada, económica, rango detemperatura, actitud personal, y el gusto. Sea s(i) el estado de naturaleza i y i = 1,..., n.
Probabilidad apriori: representa la posibilidad que un estado de naturaleza ocurrirá en un sentido general. Representa a menudo, en promedio, la probabilidadde un estado de naturaleza sin saber cualquier información. Sea P(s(i)) la probabilidad anterior para el estado de naturaleza s(i).
Estudio oinformación de la muestra: normalmente es la información extra que nosotros podemos conseguir si un estudio, o prueba es realizada. Los resultados de un estudio o muestra pueden ser representados por indicadores diferentes. Sea I(j) el indicador j del estudio o resultados de la muestra y j = 1,... ,m.

Probabilidad condicional: representa la posibilidad de un evento particular dado que otro evento ocurre.En análisis de Bayes o tabla de análisis de pagos, representa normalmente la probabilidad de un indicador del estudio (resultado) dado un estado particular de naturaleza. Sea P(I(j)/s(i)) la probabilidad condicional de I(j) dado s(i). La probabilidad condicional puede ser una indicación de la fiabilidad de la información de la muestra.

Probabilidad marginal (Probabilidad Total): nosotrosdefinimos la probabilidad marginal como la probabilidad general de un indicador del estudio I(j), es decir, P(I(j)). Dado P(s(i)) y P(I(j)/s(i)),

P(I(j)) = S P(s(i)) P(I(j)/s(i)) para i =1 a n.

Probabilidad de unión: representa la probabilidad de que eventos múltiples ocurran simultáneamente. En DA, la probabilidad de unión de ambos I(j) y s(i) ocurriendo es representado por P(I(j),s(i)), yP(I(j),s(i)) = P(s(i)) P(I(j)/s(i))

Probabilidad Aposteriori: es una probabilidad condicional que representa la posibilidad de un estado de naturaleza dada el estudio o resultado de la muestra. Esto ofrece la probabilidad de lo que pasará si la información extra muestra una indicación. Sea P(s(i)/I(j)) represente la probabilidad aposteriori de s(i) dado I(j), entonces

P(s(i)/I(j)) =P(I(j),s(i)) / P(I(j))

PROCEDIMIENTOS DEL ANÁLISIS DE DECISIÓN

COMO ENTRAR UN PROBLEMA

Para entrar en un problema de DA, el procedimiento general es:

1.
2. Seleccione el orden Nuevo Problema o icono para especificar el problema.
Seleccione el tipo de problema, entre el nombre del problema, y dependiendo del tipo del problema introducirá el número de estados, alternativas de decisión,...