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Act 8 de modelos.


Enviado por   •  10 de Marzo de 2016  •  Tarea  •  907 Palabras (4 Páginas)  •  1.523 Visitas

Página 1 de 4

Nombre:

Scarlett Dzoara González Pérez

Alfonso Antonio Vidal García

Matrícula:

2737812

2671767

Nombre del curso: 

Modelaciones para toma de decisiones.

Nombre del profesor:

Prof. Roberto Wilbert Cabrera González

Módulo: 2 Modelos Especiales de programación lineal.

Actividad: 8.- Probabilidades a priori y posteriori en árbol de decisión

Fecha:  07 de Marzo de 2016

Bibliografía:

  • Blackboard (2016).Modelación para la toma de decisiones , 07 de Marzo de 2016, de Universidad Tecmilenio Sitio web:

Objetivo:

Aplicar árbol de decisión y variantes del valor esperado para apreciar cómo puede cambiar la solución óptima con diferencias en probabilidades a priori y posteriori.

Procedimiento:

Para llevar a cabo este reporte se realizaron los siguientes pasos:

1.        Investigué y revisé bibliografía relacionada con el tema, en las fuentes mencionadas en este trabajo.

2.        Revisé fuentes alternas de información como complemento al tema.

3.        Reflexioné y comprendí el tema de la actividad.

4.        Elaboré los resultados de acuerdo a lo que entendí de la explicación del tema.

Resultados:

  1. De manera individual contesta las siguientes preguntas:
  1. ¿Cuáles son las dos clasificaciones de los procesos de toma de decisiones?

Decisiones bajo certidumbre y en condiciones de riesgo.

  • La toma de decisiones bajo certidumbre apoyada del proceso de jerarquía analítica, busca no necesariamente la solución correcta, sino aquella que satisfaga las necesidades de quien tiene el problema, cuantificando los sentimientos, ideas y emociones para priorizar las opciones o alternativas.
  • La toma de decisiones en condiciones de riesgo quiere decir que estamos trabajando bajo incertidumbre, ya que existe determinada cantidad de resultados posibles, pero se desconoce la distribución de sus probabilidades.
  1. ¿Cuáles son las diferencias entre las dos clasificaciones de un proceso de toma de decisiones?

Las decisiones bajo certidumbre tienen datos ya conocidos mientras que en  las condiciones de riesgo los datos pueden ser obtenidos por distribuciones probabilísticas.


  1. ¿Cuál es el beneficio de usar un árbol de decisión?

Nos permite observar gráficamente las opciones que tenemos y los resultados que obtendríamos a partir de ciertos datos o probabilidades para de esta manera simplificar la toma de decisiones.

  1. Menciona dos ejemplos reales de la aplicación de las dos clasificaciones de los procesos de decisión:
  • Un papel de descuento: Suponga que se compra un título del Estado al 95% de su valor nominal y después de tres meses se vende al 100% de su valor.  Hay certeza absoluta de que a los 90 días, si compro $950.000 en ese título se recibirá  $1.000.000. Con esta información y dada una tasa de descuento, se pondrán establecer criterios de decisión sobre la conveniencia de esa alternativa.
  • Cuando se juega a los naipes utilizando una baraja estándar, la probabilidad de obtener un trébol es de 0,25. La probabilidad de tirar 5 con un dado es de 1/6. En el proceso de Toma de Decisiones cuando existe riesgo, por lo general quien toma la decisión intenta maximizar su bienestar esperado. Por lo regular, los modelos de teoría dela decisión para plantear los problemas de negocios en este ambiente utilizan dos criterios equivalentes: maximización del Valor Monetario Esperado y minimización de la Pérdida de Oportunidad Esperada.

  1. Resuelve de manera individual los siguientes problemas, utiliza el árbol de decisión para una solución óptima a priori y las variantes del valor esperado para la solución a posteriori.

a.

 

B1

B2

B3

A1

220

170

110

A2

200

180

150

Probabilidad a priori

0.6

0.3

0.1

Probabilidad a posteriori

0.5

0.3

0.2

[pic 1]

A Priori.

Empresa A1

220x0.6+170x0.3+110x0.1= 132+51+11=194

Empresa A2

200x0.6+180x0.3+150x0.1=120+54+15=189

Posteriori

Empresa A1

220x0.5+170x0.3+110x0.2= 110+51+22=183

Empresa A2

200x0.5+180x0.3+150x0.2=100+54+30=184

...

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