RESUMEN TOMA DE DECISION
Enviado por Julieta Aliano • 9 de Abril de 2020 • Resumen • 2.144 Palabras (9 Páginas) • 120 Visitas
METODOS DE DECISION
El análisis de decisiones se utiliza para desarrollar una estrategia óptima cuando un tomador de decisiones enfrenta varias alternativas de decisión y a un patrón de eventos futuros incierto o lleno de riesgos.
- Incertidumbre
- Riesgo
Incertidumbre: no se pueden efectuar suposiciones sobre las condiciones futuras en las que se desarrollaran los curso de acción elegidos. Ni siquiera es posible asignar probabilidades razonables a dichos sucesos futuros.
Podemos decir que se va a dar algo a futuro
Criterio de toma de decisiones bajo incertidumbre:
- Optimista
- Pesimista (Wald)
- Laplace
- Hurwicz
- Savage
- Siempre vamos a trabajar con matrices de beneficios esperados
Matriz de resultados. Caso
Como directivos debemos elegir entre tres tecnologías diferentes, cuyos resultados dependerán de la adaptación de los trabajadores a las mismas. Los beneficios esperados de cada tecnología y grado de adaptación de los trabajadores son los siguientes.
[pic 1]
- Tenemos que elegir cual tecnología implementar.
Alternativas:
Tecnología 1
Tecnología 2
Tecnología 3
Escenarios:
No se adaptan
Se adaptan
Se adaptan muy bien
Criterio optimista
Me va a ir muy bien, el decisor que sigue este criterio identifica cada alternativa con el mejor resultado posible. Luego seleccionar el mejor resultado, el mas alto.
[pic 2]
Selecciono el máximo de cada fila y de la columna resultados el máximo tambien
En este caso implementar la tecnología 2
Criterio pesimista ( Wald)
Es un criterio conservador o pesimista, ya que razona sobre la peor situación que se le puede presentar al decisor por cada alternativa, y entre los resultados posibles se selecciona el mejor ( el menos malo)
[pic 3]
Selecciono el mínimo de cada fila, y de la columna resultados el máximo.
En este caso implementar la tecnología 1
Criterio de Laplace
Propuso un criterio probabilístico, considera que todos los criterios tienen la misma probabilidad de ocurrencia.
m
Hay 3 futuros posibles (1/3) 4, futuros posibles (1/4), etcétera
[pic 4]
CALCULO:
700 = 650 x 1/3 + 550 X 1/3 + 900 X 1/3
683,3 = 1000 X 1/3 + 650 X 1/3 + 400 X 1/3
750 = 500 X 1/3 + 800 X 1/3 + 950 X 1/3
Una vez que calcule todos los VE (valores esperados) elijo el VE que me de la mayor probabilidad ( el mas alto) y esa es mi mejor alternativa.
En este caso la tecnología 3
Criterio de Hurwicz
Este criterio representa un abanico de actitudes, desde la más pesimista a la más optimista. Para ello, contamos con un coeficiente de optimismo α entre 0 y 1, y por el tanto el coeficiente pesimista es (1- α)
α : Alfa , es un coeficiente de optimismo que esta entre 0 y 1. ( dato)
Mas cerca de 0 mas pesimista, mas cerca de 1 optimisma
[pic 5]
[pic 6]
Agarramos el valor máximo de cada decisión y lo multiplicamos por el coeficiente de optimismo, y tomamos el valor mínimo y lo multiplicamos por (1- α)
Luego elijo de la columna de resultados el valor mas alto, y esa es la alternativa que me conviene.
En este caso implementar la tecnologia 3
Criterio de Savage
Transforma la matriz de resultados en una matriz de errores. De esta forma el decisor puede evaluar el costo de oportunidad de tomar una decisión equivocada.
Para cada futuro posible, determino cual es el mejor resultado, el beneficio máximo.
[pic 7]
A continuación, determinamos el costo de oportunidad de realizar una mala elección como la diferencia entre el mejor resultado posible para una situación y la que estamos analizando. Luego seleccionamos el máximo costo de oportunidad, de los cuales elegiremos el mínimo.
[pic 8]
Para los resultados tomo el mas grande de cada fila, y de esa columna resultados tomo la opción que me de el menor costo de oportunidad.
En este caso implementar la tecnología 1
Riesgo: En situaciones de toma de decisiones con riesgo, es posible asignar probabilidades a las situaciones futuras a las que estaríamos expuestos.
En este marco, el enfoque bayesiano es utilizado ampliamente en la toma de decisiones empresariales basadas en ambientes de riesgo cuando es posible contar con información adicional a la ya procesada por el decisor a priori.
En situaciones de riesgo lo mejor es la aplicación del TEOREMA DE BAYES
- Los modelos decisorios empresariales suponen que pueden establecerse a priori las probabilidades de ocurrencia de los distintos estados de la naturaleza. Estos son futuros bajo análisis, en el marco de las alternativas entre las que el decisor debe optar.
- El teorema de Bayes aporta la revisión de dichas probabilidades a priori, a la luz de información adicional, generando nuevas probabilidades, a posteriori o revisadas.
- Esto supone una mejora cualitativa en el proceso decisorio, al relacionar las probabilidades de los futuros, a los pronósticos que puedan realizarse sobre los mismos.
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