Modulo Teoria Decisiones
Enviado por angelmornov • 29 de Septiembre de 2012 • 339 Palabras (2 Páginas) • 856 Visitas
INDICE DE CONTENIDO
INTRODUCCION GENERAL 7
UNIDAD 1. CONCEPTOS BASICOS Y DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE 11
CAPITULO 1. GENERALIDADES DE LA TOMA DE DECISIONES Y CONCEPTOS BASICOS 13
Lección 1. Tipos de toma de decisiones 14
Lección 2. Proceso de tomas de decisiones 18
Lección 3. Elementos en los modelos de análisis de toma de decisión 20
Lección 4. Pasos para la toma de decisiones 22
Lección 5. Criterios de decisión 25 Taller 29
CAPITULO 2. DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE VALOR ESPERADO 30
Lección 6. Criterio del valor esperado 31
Lección 7. Diseño y conducción de la investigación de merado 32
Lección 8. Valor esperado de la información muestra 34
Lección 9. Valor esperado con la información perfecta 35
Lección 10.Criterio nivel de aceptación 38 Taller 41
CAPITULO 3. DECISONES BAJO INCERTIDUMBRE ARBOLES DE DECISON 42
Lección 11. Elementos de los arboles de decisión 43
Lección 12. Selección de alternativa de decisión 44 Lección 13. Regla de bayes y arboles de decisión 48 Lección 14. Teoría de la utilidad 53 Lección 15. Aplicaciones de la teoría de la utilidad 55 Taller 60
AUTOEVALUCION UNIDAD 1 62
UNIDAD 2. DECISIONES BAJO RIESGO 63
CAPITULO 4. DECISIONES BAJO RIESGO- TEORIA DE JUEGOS 65
Lección 16. Conceptos 66
Lección 17. Método estrategias dominadas 67
3
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD
Escuela de Ciencias Básicas, tecnologías e ingeniería
Contenido didáctico del curso Teoría de decisiones
Lección 18. Método suma cero y punta de silla 68 Lección 19. Métodos estrategias mixtas 70 Lección 20. Método grafico 71
Taller 79
CAPITULO 5. DECISIONES BAJO RIESGO- CADENAS DE MARKOV. 80
Lección 21. Procesos estocásticos 81 Lección 22. Cadenas de Markov. 84
Lección 23. Clasificación de estados en una cadena de markov. 86
Lección 24. Procesos de decisión markoviano 88
Lección 25. Problema estático y dinámico 98 Taller 102
CAPITULO 6. DECISIONES BAJO RIESGO - PROGRAMACION META. 103
Lección 26. Conceptos fundamentales. 104 Lección 27. Formulación del modelo. 106
Lección 28. Programación con recursos limitados 111 Lección 29. Objetivos múltiples 117
Lección 30. Aplicaciones 120 Taller 122
CAPITULO 7. DECISIONES BAJO RIESGO – SIMULACIÓN. 125
Lección 31. Definiciones. 126
Lección 32. Tipos de simulación 127
Lección 33. Métodos de simulación 136
Lección 34. Aplicaciones de la simulación. 139 Lección 35. Métodos de observaciones estadísticas 141
AUTOEVALUCION UNIDAD 2 145
BIBLIOGRAFIA.
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