TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE - RIESGO -

DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el concepto o variable del que no podemos estar seguros de su valor! Existen dos tipos de variables, aleatorias y determinísticas. El caso de decisión determinística es trivial. La aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra decisión.

DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el concepto o variable del que no podemos estar seguros de su valor! Existen dos tipos de variables, aleatorias y determinísticas. El caso de decisión determinística es trivial. La aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra decisión. FILTRO DE DATOS Cuales son los datos que realmente me interesan, que constituyen el set sobre el que voy a tomar una decisión. Define la población.

DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el concepto o variable del que no podemos estar seguros de su valor! Existen dos tipos de variables, aleatorias y determinísticas. El caso de decisión determinística es trivial. La aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra decisión. FILTRO DE DATOS Cuales son los datos que realmente me interesan, que constituyen el set sobre el que voy a tomar una decisión. Define la población. SEGMENTACION DE DATOS El problema es lo suficientemente grande como para poder ser analizado como un todo? Es preferible dividirlo en partes? Nos interesan los datos segmentados? Definición de una variable o propiedad de segmentación.

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la decisión, necesitamos contar con información. Conseguir información es costoso, por lo que en la medida que pueda hacerme una idea a partir de un subset, estoy en condiciones de mejorar el perfil de decisión

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la decisión, necesitamos contar con información. Conseguir información es costoso, por lo que en la medida que pueda hacerme una idea a partir de un subset, estoy en condiciones de mejorar el perfil de decisión DECISION SECUENCIAL Necesito incorporar información toda junta? Puedo pedir, ver y a partir de allí pedir mas información? La flexibilidad de incorporar información es mucho mas valiosa

DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la decisión, necesitamos contar con información. Conseguir información es costoso, por lo que en la medida que pueda hacerme una idea a partir de un subset, estoy en condiciones de mejorar el perfil de decisión DECISION SECUENCIAL Necesito incorporar información toda junta? Puedo pedir, ver y a partir de allí pedir mas información? La flexibilidad de incorporar información es mucho mas valiosa INFERENCIA Una vez que tengo información, proyecto para toda el set de información. Si el margen de error es alto, hago una nueva muestra

MARGEN DE ERROR Finalmente detengo la búsqueda de información, al estar el margen de error en niveles aceptable, o al no proporcionarme los nuevos datos información valiosa. Verifico los riesgos aumentados que corro al no ajustarse la distribución de datos a la normal.

MARGEN DE ERROR Finalmente detengo la búsqueda de información, al estar el margen de error en niveles aceptable, o al no proporcionarme los nuevos datos información valiosa. Verifico los riesgos aumentados que corro al no ajustarse la distribución de datos a la normal. PRESENTACION Se utiliza todo el análisis de información para aconsejar o tomar una decisión. Se presenta la información que respalda el análisis, y sobretodo se aconseja se tiene especialmente en cuenta los márgenes de error que se corren al “adivinar educadamente” variables aleatorias.