Tecnologia

14 de febrero de 2003

Modelación de Incertidumbre
para la Toma de Decisiones
Dr. Roberto Ley Borrás
CONSULTORÍA EN DECISIONES
robertoley (at) decidir. org

Basado en el libro

Análisis de Incertidumbre y Riesgo para la Toma de Decisiones

La Modelación es Poder
La modelación nos permite entender mejor las
situaciones que enfrentamos.
Este mayor conocimiento nos da más poder parainfluir en los resultados.
Se pueden modelar sistemas tangibles, como las
líneas de producción.
También se pueden modelar sistemas intangibles,
como las decisiones y la incertidumbre.

R.Ley

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La Incertidumbre y su Medición
Incertidumbre es el conocimiento incompleto
acerca de la ocurrencia de un evento, en
particular acerca del suceso de ese evento que
ocurrirá.
No todos loseventos inciertos son igualmente
inciertos. Para saber la diferencia necesitamos
medir la incertidumbre.
La incertidumbre se mide con distribuciones de
probabilidad.
El Conocimiento Probabilístico expresa lo que
sabemos acerca de los eventos inciertos.
R.Ley

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El Riesgo y su Medición
El riesgo es la posibilidad incierta de sufrir una
pérdida.
Para medir el riesgo se requiere:

1.Expresar el conocimiento probabilístico que se
tenga sobre el evento incierto, para definir los
sucesos y asignar un valor de probabilidad a
cada suceso.

2. Cuantificar las consecuencia de cada uno de los
sucesos.
Riesgo = Σ (probabilidad) x (pérdida)

R.Ley

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¿Dónde Está la Incertidumbre?
Está en nuestra cabeza. Es un reflejo de
nuestro conocimiento imperfecto.
Está en todaspartes. Casi todos los eventos
que enfrentamos son inciertos.
El análisis y medición de la incertidumbre son
útiles cuando los eventos inciertos pueden
afectar aquello que nos importa.

R.Ley

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La Disputa sobre Probabilidades
“Objetivas” y “Subjetivas”
Una antigua clasificación académica es la de
probabilidades "objetivas" y probabilidades "subjetivas".
Se considerabanprobabilidades "objetivas" a aquellas
basadas en valores estadísticos, experimentos repetidos
o propiedades geométricas.
Las probabilidades "subjetivas" eran aquellas basadas en
el juicio de las personas.
El fondo filosófico de esta clasificación está en la
definición de la probabilidad como una propiedad del
evento (independiente del observador) o una propiedad
del observador.
R.Ley

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NoExisten Probabilidades "Objetivas"
(Independientes del Observador)
Toda asignación de probabilidad requiere el uso del
juicio de las personas.
Los valores estadísticos, experimentos repetidos o
propiedades geométricas pueden no representar la
incertidumbre de la situación de interés.
Aseverar que esos valores representan la incertidumbre
de interés, requiere un juicio. Aseverar que no larepresentan también requiere un juicio.
Además, personas con diferente información pueden
válidamente asignar probabilidades diferentes.

R.Ley

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La Naturaleza de la Probabilidad
En análisis de decisiones, los valores de probabilidad
reflejan el estado de información de la persona y por lo
tanto la probabilidad sólo existe con referencia a una
persona específica, o a un grupo depersonas con el
mismo estado de conocimiento.
El estado de conocimiento de la persona puede incluir
válidamente información estadística y de experimentos,
además de cualquier otra información que la persona
posea sobre el evento de interés.
Solo hay un tipo de probabilidad: la que refleja el
conocimiento total que tiene la persona sobre el evento
incierto.
R.Ley

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Ejemplos de EventosInciertos
Importantes
El nivel de ventas del producto
planeamos lanzar al mercado.

que

El tiempo que funcionará el reactor antes de
fallar.
El partido político que ganará las próximas
elecciones presidenciales.
La calidad del próximo lote de producción.
El resultado de la intervención quirúrgica a la
que se someterá un familiar nuestro.
R.Ley

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La Modelación de Incertidumbre...