Arbol de desiciones

Clase Inicial
Magíster en Ingeniería Industrial Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas Pontificia Universidad Católica de Chile

IND 3100 IND 3100 Modelos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
Prof. Juan Carlos Ferrer 1er Semestre 2009

Información del curso
• • • • • PÁGINA WEB CRÉDITOS :5 SIGLA CURSO : Mod. Cuant. para la Toma de Dec. : IND-3100

HORARIO Y SALA : Juevesde 18:30 a 21:20 (QuintoCampus) : http://www.ing.puc.cl/20091/ind3100-1

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Contenidos
Clase 1 2 3 4 5 6 7 8 9 L 4-May Examen Final del Curso (19:00 hrs) L 27-Abr Optimización No Lineal Optimización Discreta #4 J 23-Abr Optimización Lineal J 16-Abr Prueba de medio bimestre Modelos de Regresión II #3 L 6-AbrSimulación Modelos de Regresión I J 2-Abr Muestreo estadístico #2 J 26-Mar Fundamentos de Probabilidades II J 19-Mar Fundamentos de Probabilidades I #1 J 12-Mar Análisis de decisiones Fecha Contenido Tareas

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Metodología
• Clases expositivas • Tareas • Estudio de casos • Entrega de documentoscomplementarios • Pruebas • Pruebas

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Evaluación del curso
• Tareas • Prueba de medio semestre • Examen • Nota Final (NF)
• 25% tareas • 25% tareas • 30% prueba • 45% examen

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Bibliografía
• Albright, C.; Wayne, W.; Zappe, C.(2003). “Data Analysis and Decision Making.” 2nd Edition. Thomson Brooks Cole. • Bertsimas, D.; Freund, R. (2004). “Data, Models, and Decisions: The Fundamentals of Management Science.” Southwestern College Publishing.

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Problema #1
• Empresa de marketing necesita elegir avisos en los medios para alcanzaral menos una audiencia de 1.5 millones de personas, al mínimo costo. • Existen cotas superiores en el número de avisos de cada tipo • Datos

TV
Tamaño de audiencia Costo por aviso (M$) Máximo # de avisos
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Radio
25.000 $200 15 10 15 $250 $125 20.000 15.000

Correo

Diarios

50.000 $500 20

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Problema#2
• Compañía manufacturera produce y distribuye una gran variedad de productos • Tiene una gran cantidad de clientes, los cuales se clasifican en pequeños, medianos y grandes (según volumen) • Problema: clientes no pagan a tiempo, lo que lleva a una pérdida de intereses potenciales • Datos:
280 clientes Variables: • tamaño • días desde facturación • monto facturado

• ¿Qué información sepuede obtener de estos datos?

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Análisis de Decisión
• Al momento de tomar una decisión, un ejecutivo prudente considerará todas las opciones, y las consecuencias potenciales de dichas opciones. • Los árboles de decisión son una metodología elegante para combinar esta información con sus probabilidades yvalores, sus probabilidades y valores, para ayudar en la selección de la mejor opción. • Los árboles de decisión explicitan todas las opciones y consecuencias potenciales de una forma que facilita el entender y comunicar la situación enfrentada.

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Árboles de Decisión
50% Gana Probar Valor Esperado No Probar 50%Pierde Terminar $0 $100 Probar de nuevo 90% Pierde 10% Gana $90

($40) ($30)

• Al moverse de izquierda a derecha en el árbol, uno se está moviendo hacia adelante en el tiempo. • Uno está situado en la raíz del árbol, y todas sus ramas inmediatas son todas las opciones entre las cuales uno puede elegir. • Lo que puede ocurrir como resultado de elegir cada opción y otras decisiones que pueden...