En INCERTIDUMBRE No se conocen las probabilidades de ocurrencia de los estados naturales, por lo tanto, hay que recurrir a criterios empíricos para tomar.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Teoría de Decisión.
Advertisements

RICARDO ESTEBAN LIZASO
CRITERIOS DE DECISIÓN BAJO INCERTIDUMBRE APLICADOS EN
CRITERIOS DE DECISIÓN BAJO INCERTIDUMBRE APLICADOS EN
Ambitos de decisión y Criterios anti-incertidumbre
LA DECISIÓN EMPRESARIAL
Organización y Administración II Problemas Universo Indeterminado
Toma de decisiones en la empresa
Modelos de Toma de Decisión
Modelación en la ADO. Modelamiento matemático Representación matemática de los problemas de la administración y las operaciones. – Dan respuestas a problemas.
TEMA 4 COMBINATORIA.
UNIDAD III Arboles de Decisión. Resolución de problemas 1. Identificar y definir el problema 1. Identificar y definir el problema 2. Determinar el conjunto.
Divisibilidad Nivel: 1º ESO Autor: Francisco José Sarrión Gavilán.
EVALUACIÓN DE PROYECTOS : EL ANALISIS COSTE BENEFICIO TEMA 5 (SEGUNDA PARTE) Prof: Daniel Sotelsek
 E Expresión de un problema de programación lineal  A Aplicaciones de la programación lineal  S Soluciones de un problema de programación lineal.
Bioestadística Elementos de Probabilidad para la Inferencia Estadística.
Teoría de decisiones unidad 4 APLICA LAS TÉCNICAS DE LA TEORÍA DE DECISIONES PARA MODELOS DETERMINISTAS Y PROBABILISTAS.
T oma de Decisiones. ¿Qué es? La toma de decisiones es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas.
Teoría de Juegos Introducción Dixit & Skeath, 1,2.
DECISIONES BAJO CONDICIONES DE RIESGO.
XVII CONIC 2009 Congreso Nacional de Ingeniería Civil Capítulo de Ingeniería Civil Consejo Departamental De Lambayeque Colegio de Ingenieros del Perú.
ÉSTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS ORGANIZACIÓN DE DATOS
Modelando las Preferencias
VALOR DE LA INFORMACION
A EJEMPLO 1. Acerca del circuito de dos mallas de la figura, conteste a las siguientes preguntas: (a) ¿Qué lectura de corriente indicará el amperímetro.
Árboles de Decisión Son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de.
¿Qué es? ¿Para que se utiliza?
INTRODUCCION A LA TEORIA DE DECISIONES JUAN ANTONIO DEL VALLE F.
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
Unidad 5. Capítulo VI. Sistemas lineales no homogéneos.
Trabajo de Investigación del software Deep Blue
MATRICES.
Toma de Decisiones.
Principales criterios empleados bajo Riesgo
Valuación de Empresas Parte II.
DETECCION DE SEÑALES BINARIAS EN RUIDO GAUSSIANO
PROGRAMACION DINAMICA
ESPERANZA MATEMÁTICA Una forma de mejorar nuestras decisiones.
Unidad 1 Teoría de la decisión.
Estadística Conceptos Básicos L.A. y M.C.E. Emma Linda Diez Knoth.
TEORIA DE DECISIONES..
Teoría de la decisión Curso Métodos Cuantitativos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA
LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DEL PROYECTO
Matriz de Vester Es un instrumento que muestra las interacciones de dependencia y causalidad que existen entre las distintas variables identificadas. La.
Análisis de decisión Ejemplo  La GOFERBROKE COMPANY es dueña de unos terrenos en los que puede haber petróleo. Un geólogo consultor ha informado a la.
T E M A S D E A N Á L I S I S Análisis Vertical Análisis Horizontal.
Curso Métodos Cuantitativos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA.
Problema de Inversión integrantes: -Juan Victor Herencia Vicente -Jesus Angel Ccalli Ccalli.
Unidad : 3 Básico. PROPIEDADES DE LA ADICION Sandra Álvarez Retamal Objetivo de la unidad: Reconocer, aplicar en diversos contextos propiedades de la adición.
Unidad : 3 Básico. PROPIEDADES DE LA ADICION Sandra Álvarez Retamal Objetivo de la unidad: Reconocer, aplicar en diversos contextos propiedades de la adición.
INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DETIERRA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II INTEGRANTES: Pérez Castillo Lissette Díaz Colorado Miriam Flórez Castro Jorge Luis.
Capítulo 1 Teoría de Decisión 1.1 Introducción a la Teoría de Decisión 4 El estudio de la teoría de decisión provee de herramientas para la toma de decisiones.
Capítulo 10 Test de Hipótesis Capítulo 10 Test de Hipótesis.
 Toma de Decisiones MÉTODOS CUANTITATIVOS PARA LA TOMA DE DECISIONES.
1 Capital Asset Pricing Model (CAPM) Como podemos manejar el riesgo bajo algunos suposiciones sobre el tipo del riesgo.
Departamento de Desarrollo Organizacional
DEL MANIPULADOR: PARTE 1 Roger Miranda Colorado
Metodología de la Investigación
TEMA 3 FUNCIÓN DE LA DIRECCIÓN I
Teoría de la decisión Curso Métodos Cuantitativos Por Lic. Gabriel Leandro, MBA
MÉTODO SIMPLEX. Ejemplo de Simplex: Vamos a resolver el siguiente problema: MaximizarZ = f(x 1,x 2 ) = 3x 1 + 2x 2 Sujeto a:2x 1 + x 2 ≤ 18 2x 1 + 3x.
CRITERIOS PARA ELEGIR CAMPO DE PRUEBA
REGRESIONINTERPOLACION Los Métodos Numéricos Métodos mas utilizados Ajuste de Curvas.
Clase Reglas de Decisión Alternativas Teoría de la Decisión Lic.Santiago Tagle CRITERIO DE WALD Bajo la alternativa a i, el peor resultado posible que.
INSTITUTO TÉCNOLOGICO DE CANCÚN FUNCION ADMINISTRATIVA I INTEGRANTES: COUOH CONTRERAS DALILA NOEMI DE LA CRUZ RODRIGUEZ KEYLA PATRICIA SAUCEDO MEDINA JOSE.
DSS; Decision Support Systems.
PROBABILIDAD Y TÉCNICAS DE CONTEO
1. Teniendo ya establecido el sueldo de cada empleado, lo primero que debe hacerse en este método es formar un comité de 4 personas que influyan en la.
Freemont E. Kast: la toma de decisiones es fundamental para el organismo la conducta de la organización. La toma de decisión suministra los medios para.
Transcripción de la presentación:

Parte I TOMA DE DECISIONES BAJO CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE Juan Antonio del Valle Flores

En INCERTIDUMBRE No se conocen las probabilidades de ocurrencia de los estados naturales, por lo tanto, hay que recurrir a criterios empíricos para tomar la decisión Para cada tipo de problema de toma decisión en incertidumbre existe más de un criterio susceptible de emplearse, cada uno denotando una distinta filosofía, según la actitud del decisor y la naturaleza del problema. En situaciones de esta naturaleza, el decisor conoce el conjunto de alternativas factibles y las consecuencias de cada una de ellas. La matriz de decisiones tiene más de una columna

EJEMPLO Se desea construir un edificio, y para su diseño se presentan las siguientes tres alternativas: A1 = Construirlo para que resista un sismo de 6 grados de intensidad. A2 = Construirlo para que resista un sismo de 8 grados de intensidad. A3 = Construirlo para que resista un sismo de 10 grados de intensidad. Los posibles estados naturales son que se presente un sismo de: E1 : Menos de 6 grados E2 : Mas de 6 grados y menos de 8. E3 : Mas de 8 grados y menos de 10.

Modelo Matricial del ejemplo 300 -400 -500 A2 200 -300 A3 100

2.1 Principios Maximin y Minimax. Fue sugerido por Abraham Wald y representa una filosofía pesimista para alcanzar los resultados. Se trata de asegurar una ganancia o una pérdida conservadora. El criterio consiste en identificar el peor resultado de cada alternativa y de estos peores valores escoger el mejor, la alternativa correspondiente será la elegida, es decir: MAX [ Min A ] para ganancias ó MIN [ Max A ] para pérdidas.

Solución del ejemplo por Maximin 300 -400 -500 A2 200 -300 A3 100 -500 -300 100

2.2 Principios Maximax y Minimin. Estos criterios denotan un optimismo extremo para los resultados de una decisión. La regla es seleccionar la alternativa que ofrece la oportunidad de obtener el mejor resultado. MAX [ Max A ] para ganancias ó MIN [ Min A ] para pérdidas.

Solución del ejemplo por Maximax 300 -400 -500 A2 200 -300 A3 100 300 200 100

2.3 Principio de Hurwics. Este criterio distingue los resultados máximos y mínimos posibles de cada alternativa; hecho esto aplica se el factor de ponderación llamado "índice de optimismo relativo", para llegar a la decisión mediante el cálculo de utilidades esperadas. El criterio se aplica siguiendo la siguiente secuencia:  

2.3 Principio de Hurwics.(2) 1.- De la matriz de decisiones se seleccionan el mejor y el peor valor para cada alternativa, dando lugar a un vector de óptimos y a otro de pésimos. 2.- El vector de óptimos se afecta por el índice a y el vector de pésimos por (1 - a). El índice a varia entre 0 y 1; a = 0 para el caso más pesimista ( criterio minimin ) a = 1 para el caso más optimista ( criterio maximax ) 0 < a < 1 para los casos intermedios. 3.- La suma de los vectores ( de óptimos y pésimos ) ya ponderados, es el vector de valores esperados. La alternativa seleccionada es aquella que corresponde al máximo valor esperado.

Solución del ejemplo por Hurwics Se eligen los mejores y peores valores para cada alternativa, (rojo y azul, respectivamente)   E1 E2 E3 A1 300 -400 -500 A2 200 -300 A3 100 Sea a = 0.80 entonces: V(A1) = 0.80 (300) + 0.20(-500) = 240 - 100 = 140 V(A2) = 0.80(200) + 0.20(-300) = 160 - 60 = 100 V(A3 ) = 0.80(100) + 0.20(100) = 80 + 20 = 100 Con este criterio la alternativa a elegir es la 1.

2.4 Criterio de Laplace. El criterio de Laplace parte del hecho de que no se conocen las probabilidades de ocurrencia de cada uno de los estados de la naturaleza, propone que las probabilidades sean las mismas para cada estado. Como ahora ya se cuenta con información de la probabilidad de ocurrencia, se calcula la esperanza matemática asociada a cada alternativa y por último se selecciona aquella alternativa que corresponda al máximo valor monetario esperado. Esto se puede expresar así: P(E)=1/n ; donde n es el número de estados naturales. Alternativa elegida ---MAXIMO( S P(E)Aij )

2.5 Criterio de Savage, Modelo de Arrepentimiento. Una vez tomada la decisión y producido el estado natural se obtiene un resultado; Savage argumenta que después de conocer el resultado, el decisor puede arrepentirse de haber seleccionado una alternativa dada. Savage sostiene que el decisor debe tratar de que ese arrepentimiento se reduzca al mínimo. El criterio es el siguiente:  

1.- Formar la matriz de arrepentimientos o de costo de oportunidad. A cada estado natural se determina el mejor valor para ese estado natural. A cada estado natural le corresponde una columna en la matriz de decisiones. En cada columna se determina el mejor valor para ese estado natural y se sustituye por un cero; esto significa que si ocurre ese estado natural y escogimos la alternativa que le corresponde a ese valor óptimo, nuestro arrepentimiento será nulo. En sustitución de los valores del resto de la columna, se escribirá la diferencia entre el resultado óptimo y los demás resultados; esta diferencia es el costo de oportunidad o arrepentimiento por no haber escogido la alternativa que diera el valor óptimo. La matriz así formada se conoce como: matriz de arrepentimientos, de costos de oportunidad o pérdida de oportunidad.

La estrategia: el mínimo de los arrepentimientos 2.- Una vez formada la matriz de pérdida de oportunidad, Savage aconseja escoger la estrategia que corresponde al mínimo de los arrepentimientos máximos, es decir, se aplica la regla mínimax. La alternativa seleccionada será aquella que minimiza el arrepentimiento. Este criterio tiene el inconveniente de que el número de eventos considerados puede alterar la decisión. Además, la regla utilizada para seleccionar el mínimo de los arrepentimientos máximos es similar al criterio de Wald, por lo tanto tiene sus inconvenientes. 

Solución por Arrepentimiento 600 A2 300-200 = 100 400 A3 200 100 600 400 200