Decision
decisión
Curso Métodos Cuantitativos
Probabilidades
¿En qué consisten las probabilidades?
Indican incertidumbre acerca de un
evento que:
Ocurrió en el pasado
Ocurre en el presente
Ocurrirá en el futuro
Enfoques de probabilidad
Clásico o escuela objetiva
Frecuencias relativas
Personalista o subjetivo
Fuentes de las
probabilidades
Historia del pasado
Juicio subjetivo
Distribuciones teóricas
Valor esperado
Es la media de la distribución de
probabilidad
Se calcula como:
m
E ( x ) X i p ( X i )
i 1
Valor esperado: ejemplo
Suponga que usted compra en ¢1000
un número de una rifa, la cual paga un
premio de ¢50.000.
Hay dos eventos posibles:
Usted gana la rifa, o
Pierde
¿Cuál es el valor esperado del juego?
Valoresperado: ejemplo
La distribución de probabilidades es:
Evento
X
P(X)
Gana
¢ 49000
1/100
Pierde
- 1000
99/100
El valor esperado es:
49000*(1/100) + -1000*99/100 = -500
¿Qué significa ese resultado?
Árboles de decisión
Pueden usarse para desarrollar una
estrategia óptima cuando el tomador de
decisiones se enfrenta con:
Una serie de alternativas de decisión
Incertidumbre o eventosfuturos con
riesgo
*Un buen análisis de decisiones incluye
un análisis de riesgo
Árboles de decisión:
Componentes y estructura
Alternativas de decisión en cada
punto de decisión
Eventos que pueden ocurrir como
resultado de cada alternativa de
decisión. También son llamados
Estados de la naturaleza
Árboles de decisión:
Componentes y estructura
Probabilidades de que ocurran los
eventosposibles
Resultados de las posibles
interacciones entre las alternativas de
decisión y los eventos. También se les
conoce con el nombre de Pagos
Árboles de decisión:
Componentes y estructura
Los árboles de decisión poseen:
Ramas: se representan con líneas
Nodos de decisión: de ellos salen las
ramas de decisión y se representan con
Nodos de incertidumbre: de ellos salen
las ramas de loseventos y se
representan con
Árboles de decisión:
Componentes y estructura:
ejemplo
Evento 1
Pago 1
P(Evento 1)
Punto de
decisión
Alternativa 1
Alternativa 2
Pago 4
Evento 2
P(Evento 2)
Pago 2
Evento 3
P(Evento 3)
Pago 3
Árboles de decisión: Análisis:
criterio del Valor Monetario
Esperado
Generalmente se inicia de derecha a
izquierda, calculando cada pago al final
de las ramas
Luego en cada nodo de evento se
calcula un valor esperado
Después en cada punto de decisión se
selecciona la alternativa con el valor
esperado óptimo
Árboles de decisión: Análisis:
ejemplo de la rifa
Punto de
decisión
Juega la rifa
No juega la rifa
Gana
(0,01)
¢49.000
Pierde
(0,99)
¢ -1000
-500
¢0
Árboles de decisión: Análisis:
ejemplo de la rifa
En el nodo de evento se calculó elvalor
esperado de jugar la rifa
Luego se selecciona, en este caso el
valor más alto (por ser ganancias)
La decisión desechada se marca con \\
En este caso la decisión es no jugar la
rifa
Árboles de decisión:
ejemplo
Un fabricante está considerando la
producción de un nuevo producto. La utilidad
incremental es de $10 por unidad y la
inversión necesaria en equipo es de $50.000
Elestimado de la demanda es como sigue:
Unidades
Probabilidad
6000
0.30
8000
0.50
10000
0.20
Árboles de decisión: ejemplo
(continuación):
Tiene la opción de seguir con el producto actual
que le representa ventas de 2.500 unidades
con una utilidad de $5.5/unidad sin publicidad,
con la opción de que si destina $14.000 en
publicidad podría, con una probabilidad de 80%
conseguir ventas de 5.500unidades y de un
20% de que éstas sean de 4.000 unidades
Construya el árbol de decisión y determine la
decisión óptima
Árboles de decisión: ejemplo:
La decisión de Larry
Durante la última semana Larry ha recibido 3
propuestas matrimoniales de 3 mujeres distintas y
debe escoger una. Ha determinado que sus atributos
físicos y emocionales son más o menos los mismos, y
entonces elegirá según sus...
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