Teoría de Decisiones 5 Diagramas de Influencia
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Teoría de Decisiones 5 Diagramas de Influencia
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G. Edgar Mata Ortiz
Teora de DecisionesDiagramas de influencia y modelacin de la incertidumbre
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Objetivo General
El participante evaluar diferentes tcnicas para la toma de decisiones con enfoques que le permitan seleccionar cursos o lneas de accin en situaciones de negocios tal que dichas acciones sean consistentes con las metas de las organizaciones.
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Contenido
Modelar la incertidumbre
Medicin de la incertidumbre?
Incertidumbre y riesgo
Probabilidades subjetivas y objetivas
Eventos inciertos
Preferencias en el modelado
Representacin grfica de incertidumbre
Diagramas de influencia
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Modelar la incertidumbre
Los modelos matemticos son herramientas que nos ayudan a entender mejor las situaciones que enfrentamos.
Una mejor comprensin de la situacin conduce a un mejor diagnstico y descripcin del problema.
Modelar la incertidumbre nos permite visualizar el nivel de incertidumbre que tenemos y cmo manejarla.
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Medicin de la incertidumbre?
No todos los eventos inciertos son igualmente inciertos.
La incertidumbre se mide mediante las herramientas de la probabilidad: variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y grficos de probabilidad, entre otros.
El conocimiento probabilstico es una forma de indicar cunto sabemos acerca de fenmenos inciertos.
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Incertidumbre y riesgo
El riesgo es una incertidumbre medida.
Esta medida se expresa en la forma de conocimiento probabilstico
Nos permite cuantificar las consecuencias de las elecciones que hagamos en combinacin con eventos aleatorios.
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Probabilidades subjetivas y objetivas
Existe una diferencia entre estas dos formas de determinar probabilidades.
Las objetivas se basan en datos tratados estadsticamente o leyes matemticas de probabilidad.
Las subjetivas se basan en el juicio de las personas.
Ambas formas de asignar probabilidades son vlidas y se emplean constantemente.
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Eventos inciertos
En el mundo de los negocios y en la vida cotidiana numerosos eventos son inciertos:
La demanda de un producto
El tiempo de vida til de cualquier maquinaria y/o equipo
La tasa de defectos de un lote de produccin
El resultado de un partido de ftbol
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Preferencias en el modelado
La incertidumbre puede ser modelada de muchas formas: Tcnicas de anlisis de
decisin
Diagramas de rbol
Diagramas de relacin
Diagramas de influencia
Herramientas de pronsticos
Modelos estocsticos
Entre muchos otros
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Representacin grfica de la incertidumbre
La representacin grfica de situaciones en las que existe incertidumbre nos permite visualizar y comunicar mejor la informacin y conocimiento involucrados en el modelo.
Hace transparentes las elecciones efectuadas por el tomador de decisiones as como los criterios empleados.
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Diagramas de influencia
El participante aplicar los diagramas de influencia para representar situaciones de toma de decisiones gestionando adecuadamente la incertidumbre.
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Diagramas de influencia
Simbologa empleada en un diagrama de influencia
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Diagramas de influencia
Simbologa empleada en un diagrama de influencia
A B
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Diagramas de influencia
Simbologa empleada en un diagrama de influencia
BA
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Diagramas de influencia
Simbologa empleada en un diagrama de influencia
A B
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Diagramas de influencia
Simbologa empleada en un diagrama de influencia
A B
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Ejemplo
Se dispone de $2000 para invertir y el objetivo es conseguir el mximo beneficio posible. Existen dos alternativas:
Invertir en un negocio: Si es exitoso, se ganan $3000, pero si fracasa, se pierde todo el dinero invertido.
Invertir en el banco que ofrece un inters seguro de $200
Cul es la inversin ms adecuada?
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Ejemplo
Se representa la eleccin con el smbolo adecuado
Eleccin de
inversin
AlternativasNegocioBanco
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Ejemplo
Se agrega la representacin del azar en cuanto al xito del negocio.
Eleccin de
inversin
AlternativasNegocioBanco
Resultado
del negocio
Posibilidadesxito
Fracaso
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Ejemplo
Se sintetizan los resultados.
Eleccin de
inversin
AlternativasNegocioBanco
Resultado
del negocio
Posibilidadesxito
Fracaso
Alternativas Resultado del Negocio
Resultadofinanciero
Negocio xito 5000
Fracaso 0
Banco xito 2200
Fracaso 2200
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Ejemplo 2
Suponga que vive en la ciudad A y esta se ve amenazada por un huracn por lo que las autoridades recomiendan evacuar.
A pesar de que evacuar resulta costoso, es para garantizar la seguridad personal.
Quedarse es riesgoso, pero si el huracn se desva un poco, estars a salvo sin incurrir en gastos.
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Ejemplo 2
Los dos objetivos fundamentales son maximizar la seguridad y minimizar los costos.
Sin duda se prestar atencin a los pronsticos meteorolgicos, pero estos no son predictores confiables del comportamiento de los huracanes.
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Ejemplo 2
El elemento central es el pronstico.
PronsticoPronsticoHuracn en A
Huracn no en A
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Ejemplo 2
El pronstico es un elemento de decisin.
PronsticoPronsticoHuracn en A
Huracn no en A
Secuencia
DecisinOpciones
EvacuarQuedarse
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Ejemplo 2
El pronstico es afectado por el desplazamiento del huracn.
PronsticoPronsticoHuracn en A
Huracn no en A
Secuencia
DecisinOpciones
EvacuarQuedarse
Ruta del
huracnDependencia
ResultadoHuracn en A
Huracn no en A
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Ejemplo 2
Todos los elementos influyen en las consecuencias.
PronsticoPronsticoHuracn en A
Huracn no en A
Secuencia
DecisinOpciones
EvacuarQuedarse
Conse-
cuencia
Ruta del
huracnDependencia
ResultadoHuracn en A
Huracn no en A
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Referencias
http://licmata-math.blogspot.mx/
http://www.scoop.it/t/mathematics-learning/
http://www.slideshare.net/licmata/
http://www.spundge.com/@licmata
https://www.facebook.com/licemata
Twitter: @licemata
Email: [email protected]
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Bibliografa
CLEMEN, Robert T. Making Hard Decisions with Decision Tools Suite. Edit. Duxbury. USA, 2001.
1st Edition.
DPL 4.0 Professional Decision Analysis Software: Academic Edition. Edit. Duxbury. USA, 2000. 2nd
Edition.
FABRYCKY, W. J., Thuesen, G. J. and Verna, D. Economic Decision Analysis. Edit. Prentice Hall.
USA, 1998.
