Toma De Decisiones

Teoria estadistica de la decision
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Esquema del capitulo
21 .1 . La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre 21.2. Soluciones que no implican la especificacion de probabilidades: criterio maximin, criterio de la perdida de oportunidades minimax Criterio maximin Criterio de la perdida de oportunidades minimax 21.3. Valor monetario esperado; TreePlan Arboles de decision Lautilizacion de TreePlan para resolver un arbol de decision Analisis de sensibilidad 21.4. Informacion muestral : anal isis y valor bayesianos Utilizacion del teorema de Bayes EI valor de la informacion muestral EI valor de la informacion muestral visto por medio de arboles de decision 21.5. Introduccion del riesgo: analisis de la utilidad EI concepto de utilidad Criterio de la utilidad esperada paratomar decisiones

Introducci6n
Pod ria decirse que el tema de este capitulo recoge la esencia de los problemas de gesti6n que se plantean en cualquier organizaci6n. De hecho, su aplicabilidad va mucho mas alia, ya que afecta a muchos aspectos de nuestra vida diaria. Analizaremos situ aciones en las que una persona, un grupo 0 una empresa tienen varios cursos de acci6n posibles y deben elegiruno de ellos en un mundo en el que hay incertidumbre sobre la futura conducta de los facto res que determinan las consecuencias del curso de acci6n que se elija. En este capitulo analizamos cuatro criterios para tomar decisiones. EI criterio maximin y el criterio de la perdida de oportunidades minimax son criterios no probabiifsticos para tomar decisiones. Es decir, estos criterios «no tienen encuenta la probabilidad de los resultados de cada alternativa; centran meramente la atenci6n en el valor monetario de los resultados» (vease la referencia bibliografica 4) . Dos criterios para tomar decisiones que incluyen informaci6n sobre las probabilidades de que se prod uzca cada resultado son el criterio del valor monetario esperado y el criterio de la utilidad esperada.

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Estadfsticapara administracion y economfa

21.1. La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre
Todos nos vemos obligados a actuar en un entomo cuyo rumbo futuro es incierto. Por ejemplo, podemos estar considerando la posibilidad de ir a un partido de fUtbol, pero dudamos porque existe la posibilidad de que llueva. Si supieramos que no va allover, irfamos al partido; si estuvieramos seguros de queva a llover durante varias horas, no irfamos. Pero no podemos predecir con absoluta seguridad el tiempo que va a hacer, por 10 que debemos tomar la decision contemplando un incierto futuro. Por poner otro ejemplo, en algun momenta al final de los estudios universitarios, el estudiante tiene que decidir que va a hacer cuando se gradue. Es po sible que ya tenga varias ofertas de empleo. Racer eldoctorado tambien es una posibilidad. La decision es claramente importante. Recabani, desde luego, informacion sobre las opciones. Sabra que sueldos de partida se ofrecen y se habra enterado de cuales son las actividades de las empresas entre las que puede elegir y de como encaja en esas actividades. Sin embargo, nadie tiene una idea muy clara de donde estara dentro de uno 0 dos afios si acepta unadeterminada oferta. Esta importante decision se toma, pues, en condiciones de incertidumbre sobre el futuro. En el mundo empresarial, a menu do existen circunstancias de este tipo, como muestran los siguientes ejemplos: En una recesion, una empresa debe decidir si despide 0 no a algunos trabajadores. Si la recesion economica va a ser breve, puede ser preferible quedarse con estos trabaj adores , quepueden ser diffciles de sustituir cuando mejore la demanda. Sin embargo, si se prolonga la recesion, conservarlos serfa caro. Desgraciadamente, el arte de la prediccion economica no ha llegado a la fase en la que es po sible predecir con un alto grado de certeza la duracion 0 la gravedad de una recesion. 2. Un inversor puede creer que los tipos de interes han alcanzado un maximo. En ese caso,...