ARBOLES DE DECISION.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
LICENCIATURA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES EN ADMINISTRACION
Advertisements

METODOS CUANTITATIVOS I DOCENTE : ING. ECO RODOLFO ROJAS GALLO
Estudios de Cohorte Dra. Pilar Jiménez M..
ÁRBOLES DE DECISIÓN Método secuencial de toma de decisiones en ambiente de riesgo (se conocen los estados posibles de la naturaleza, así como las probabilidades.
CAP. 6 ANALISIS DE DECISIONES MATRIZ DE PAGOS
ARBOLES DE DECISION MATRIZ DE PAGOS
INVESTIGACION DE OPERACIONES I
TEORIA DE DECISIONES Introducción.
Fabrizio Marcillo Morla MBA
Investigación de Operaciones
FLAN “F- LINKS AND NODES”
Fundamentos de la Gestión de Proyectos
UNIDAD I MODELOS Y TOMA DE DECISIONES
TEORÍA DE LA DECISIÓN BAJO INCERTIDUMBRE
Tema 1: Programación dinámica
Son problemas secuenciales: El problema se puede dividir en etapas. Definición: Método que permite determinar de manera eficiente las decisiones que optimizan.
GeNie GeNie: entorno de desarrollo para la
Herramientas de la investigación de operaciones.
SOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y TOMA DE DECISIONES
PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA CEA MTRA. MA. DEL CARMEN LÓPEZ MUNIVE
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL DE LA FUERZA ARMADA Integrantes: Mónica.
Cómo modelar la incertidumbre?
CRITERIOS DE DECISIÓN BAJO INCERTIDUMBRE APLICADOS A ÁRBOLES DE DECISIÓN Ricardo Esteban Lizaso.
ING. CATALINA DONCEL GONZÁLEZ ING. MÓNICA LORENA TORRES VIVAS
Planeación AGREGADA DE Producción
Oil Analysis Nivel 1 El Análisis de Criticidad, una Metodología para Mejorar la Confiabilidad.
REDES BAYESIANAS Y DECISIÓN ESTADÍSTICA
Proceso de Toma de decisiones: ( elegir una alternativa entre varias )
A PRENDIENDO A D ECIDIR P ARA L A P ROSPERIDAD : T OMA DE DECISIONES Y R ESOLUCIÓN DE P ROBLEMAS DECIDIR PASO A PASO.
Práctica Profesional: Etapa de Propuestas. Las Propuestas: Identificar ¿Qué acciones hay que hacer en esta etapa?: ACTIVIDADES ¿Cuáles son los procedimientos.
Curso de Verano 2010 para el ITSSMT
UNA HERRAMIENTA DEL MODELO GENERAL
Seminario sobre evaluación económica de proyectos de transporte Madrid, 15 y 16 de noviembre LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA EN EVALUACIÓN DE PROYECTOS.
ADMINISTRACION DE NEGOCIOS IV
Teoría de la decisión.
ADMINISTRACION DE NEGOCIOS I
CICLO DE VIDA DE LOS PROYECTOS
áRBOL DE DECISIONES CASTILLO ORTIZ LESLY ULLANIC
TOMA DE DECISIONES La forma en que los individuos toman decisiones en las organizaciones y la calidad de las opciones que eligen están influidas principalmente.
INVESTIGACION DE OPERACIONES
Del modelo a las prácticas Mariano Nino (UBA-CONICET)
Ingeniería en Sistemas de Información Diseño de Sistemas (3K1)
OTRA HERRAMIENTA DEL MODELO GENERAL
ULACIT MAESTRÍA EN ORTODONCIA
Ingeniería en Sistemas de Información
PLANEACIÓN Y CONTROL DE PROYECTOS DE CONSTRUCCION 24 y 25 agosto 2007 DESCRIPCIÓN DEL CURSO Estudio, análisis y critica del concepto de administración.
Actividad 13. Calendarización de proyectos de software.
Diagrama de árbol Sesión 4.
El marco Input-Output en la Contabilidad Nacional de España Instituto de Estudios Fiscales Seminarios de Estadística Pública Agustín Cañada Sub. General.
Excel es un software que permite crear tablas, y calcular y analizar datos. Este tipo de software se denomina software de hoja de cálculo. Excel permite.
Estadística Aplicada Descripción del Curso Este curso trata sobre la presentación de modelos Probabilísticos y Estadísticos aplicados en las distintas.
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA ECOTEC. ISO 9001: FACULTAD: CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES ASIGNATURA: FUNDAMENTOS DE ADMINISTRACIÓN TÍTULO: TOMA DE.
Evaluación de Riesgo Aspectos a tener presentes en Contenidos y presentación del Trabajo de Aplicación.
UML 2.0 Diagramas de Comportamiento
Escuela de Ciencias Agrícolas, Pecuarias y del medio Ambiente. ECAPMA. Curso: Implementación de planes de manejo ambiental
Diagrama de influencia
DIVANNY SALAZAR LINA MAYERLI ORTIZ OLGA LUCIA VILLEGAS ANGIE GISSELLE CHAVARRO.
ELEMENTOS BÁSICOS DE LOS ESTADOS FINANCIEROS
PLANES DE MUESTREO Y GRAFICAS DE CONTROL
Probabilidad y Estadística
Toma de decisiones Plataforma.
Práctica Profesional: Etapa de Propuestas. Las Propuestas: Identificar ¿Qué acciones hay que hacer en esta etapa?: ACTIVIDADES ¿Cuáles son los procedimientos.
Técnicas cuantitativas y cualitativas
TEORÍA DE DECISIONES La Toma de Decisiones Gerenciales
Análisis de Riesgos Opciones Reales y Presupuesto de Capital
Tipos de decisiones TEMA: Tipos de decisiones Ing. Larry D. Concha B. UNIVERSIDAD AUTONOMA SAN FRANCISCO.
ECACEN UNIDAD 2. LA ESTRATEGIA ORGANIZACIONAL Curso académico JUEGO GERENCIAL Cód Programa Administración de Empresas Bogotá, 2015 IR AL INICIO.
Maestría en Gerencia en Tecnología de la Información Cátedra Ingeniería de Software Profesora: Mary Carmen Milano. Integrantes: Rosa Arellano Osbaldo Goitia.
Teoría de Decisiones Cómo modelar la incertidumbre ? Corina ECorina E Corina Ettedgui Betancourt.
Universidad de Panamá Centro Regional Universitario de Colón Facultad de Informática Pertenece a: Marlen Lorenzo Grupo: IV-A Profesor: Abdy Martínez.
Transcripción de la presentación:

ARBOLES DE DECISION

ARBOLES DE DECISION Son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de eventos considerados claves.

Construcción de un Árbol de Decisión Nodos: De Decisión ................. Indican los puntos en el tiempo donde se toma la decisión 2. De Eventos ................. Indican la existencia de eventos sujetos a incertidumbre asociados a las alternativas de inversión.

CONSTRUCCION Ramas: Que parten de los nodos de decisión representan alternativas de inversión o cursos de acción:

CONSTRUCCION Las ramas que parten de los nodos de eventos representan situaciones sujetas a incertidumbre que han sido cuantificadas por intermedio del uso de probabilidades. Demanda alta .. 0.6 Demanda baja .. 0.4

MODELOS DE DECISION CON INCERTIDUMBRE

EJEMPLO

LIMITACIONES DE LOS ÁRBOLES DE DECISIÓN Un árbol de decisión da una buena descripción visual en problemas relativamente simples, pero su complejidad aumenta exponencialmente a medida que se agregan etapas adicionales. En algunas situaciones, la especificación de la incertidumbre a través de probabilidades discretas resulta en una sobre simplificación del problema.

VENTAJAS Y DESVENTAJAS La consideración explícita de decisiones futuras obliga al decisor a elaborar planes de mas largo plazo. La técnica de resolución, aunque sencilla, puede volverse compleja en la medida que aumentan alternativas y eventos probabilísticos. Solo maneja distribuciones de probabilidades discretas.