Teoría de decisiones

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Teoría de decisiones

  1. 1. INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DEL SUR DEL ESTADO DE YUCATÁN INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES IIINTEGRANTES: VICTOR GIOVANY NAVARRETE PERAZA JOSÉ SAÚL CHEL HUITZIL ERIC ISRAEL HOY UCÁN JAVIER ANTONIO PECH DOMÍNGUEZ
  2. 2. TEORÍA DE DECISIÓN.
  3. 3. “La indecisión es un veneno lento, nada produce, encambio, puede convertirse enhábito; más vale fracasar por haber tomado una decisión errónea, que por no haber tomado ninguna” Teoría de Decisión.
  4. 4. Introducción.“La decisión consiste en el procesodeliberado (y deliberativo) que lleva ala selección de una acción (acto, cursode acción) determinado entre unconjunto de acciones alternativas. Ladecisión es un proceso previo a laacción”. Pedro Pavesi Teoría de Decisión.
  5. 5. La DecisiónEn sentido restrictivo, decidir esseleccionar, entre varias, una y sólo unaentidad alternativa. Hay decisión cuando,siendo posible varias respuestas, un sujetoelige una de ellas.En sentido amplio, decidir es llevar a caboun proceso completo por el cual seestablecen, analizan y evalúan alternativas afin de seleccionar una y sólo una. Teoría de Decisión.
  6. 6. CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LATEORÍA DE DECISIONES. Toda decisión debe evaluarse en función de cinco características:1. Efectos futuros. Tiene que ver con la medida en que los compromisos relacionados con la decisión afectará el futuro.2. Reversibilidad. Se refiere a la velocidad con que una decisión puede revertirse y la dificultad que implica hacer este cambio. Teoría de Decisión.
  7. 7. 3. Impacto. En qué medida se ven afectadas otras áreas o actividades.4. Calidad. Se refiere a las relaciones laborales, valores éticos, consideraciones legales, principios básicos de conducta, imagen de la compañía, entre otros aspectos.5. Periodicidad. ¿La decisión se toma frecuente o excepcionalmente? Teoría de Decisión.
  8. 8. CRITERIOS DE DECISIÓN DETERMINÍSTICOS. Características:  No se dispone de datos previos.  Las circunstancias varían constantemente.  La decisión no se toma en forma repetida Teoría de Decisión.
  9. 9. En la toma de decisiones sin experimentación existen varios criterios para elegir la acción óptima.1. Criterio del Pago Máximo (pesimista).2. Criterio de la máxima posibilidad.3. Regla de decisión de Bayes. Teoría de Decisión.
  10. 10. Criterio del Pago máximo (pesimista)Algoritmo1. Para cada acción se escoge el pago mínimo sobretodos los estados de la naturaleza y se lleva a unalista.2. De esta lista se escoge el máximo valor. La acciónasociada con este valor es la acción a elegir.Este razonamiento es bastante válido cuando se estácompitiendo contra un oponente racional y malévolo. Sinembargo, este criterio es demasiado conservador puessupone que la naturaleza es un oponente que le quiereinfligir al tomador de decisiones todo el daño que sea posible. Teoría de Decisión.
  11. 11. Ejemplo GOFERBROKE COMPANY . θ Petróleo Seco Mínimo a Perforar $ 700,000 -$ 100,000 -$ 100,000 Vender $ 90,000 $ 90,000 $ 90,000 Probabilidad 0.25 0.75Elegimos el pago mínimo sobre los estados de lanaturaleza de las 2 acciones posibles y luego elmáximo de estos. Teoría de Decisión.
  12. 12. Pagos mínimos Este es el menor pago posible que la petrolera podríaa1 = -$100000 obtener, dado que laa2 = $ 90000 naturaleza obrara malévolamente. La compañía petrolera elegirá entonces vender los terrenos, y se abstendrá de realizar la perforación. Teoría de Decisión.
  13. 13. Criterio de la máxima posibilidad.1. De todos los estados de la naturaleza se elige elestado que tenga mayor probabilidad de ocurrir.2. Para este estado de la naturaleza se encuentra laacción con el máximo pago y se elige.La mayor desventaja de este criterio es que ignora porcompleto mucha información relevante. No se consideraningún estado de la naturaleza distinto del más probable.En un problema con muchos estados de la naturaleza, laprobabilidad del más importante puede ser bastantepequeña. Teoría de Decisión.
  14. 14. Ejemplo GOFERBROKE COMPANY . θ Petróleo Seco a Perforar $ 700,000 -$ 100,000 Vender $ 90,000 $ 90,000 Probabilidad 0.25 0.75 Elegimos el estado de la naturaleza con mayor probabilidad. Teoría de Decisión.
  15. 15. Pagos EstadoSeco Este es el mayor pago posible que la petroleraa1 = -$100000 podría obtener para el estado de la naturaleza cona2 = $ 90000 mayor probabilidad. El estado de la naturaleza más probable es que no exista petróleo en los terrenos. Por lo tanto la compañía decidirá vender los terrenos. Teoría de Decisión.
  16. 16. Regla de decisión de Bayes.1. Usando las probabilidades de cada estado de lanaturaleza se calcula el valor esperado del pago decada acción posible.2. Se escoge el mayor valor esperado y la acciónasociada a el mayor valor es la elegidaLa gran ventaja de este criterio es que incorporatoda la información disponible, incluyendo todos lospagos y las mejores estimaciones disponibles de lasprobabilidades de los respectivos estados de lanaturaleza. Teoría de Decisión.
  17. 17. Ejemplo GOFERBROKE COMPANY . θ Petróleo Seco a Perforar $ 700,000 -$ 100,000 Vender $ 90,000 $ 90,000 Probabilidad 0.25 0.75 Calculemos el valor esperado del pago de cada acción posible Teoría de Decisión.
  18. 18. E {p(a1 ,q)}= 0.25* $700000 + 0.75*(-$100000) = = $100000E {p(a2 ,q)}= 0.25* $90000 + 0.75*($900000) = = $90000 La petrolera elegirá la acción 1 pues ésta es la alternativa con el mayor valor esperado del pago. Teoría de Decisión.
  19. 19. CRITERIOS DE DECISIÓN PROBABILÍSTICOS.(Decisiones bajo condiciones de Riesgo)  Son criterios que se basan en el Estado probable de la naturaleza. A continuación se presentan dos criterios probabilísticos:  Criterio A PRIORI.- También llamado el criterio del Valor esperado. Este criterio busca la maximización de la utilidad esperada o la minimización del costo esperado. Los datos del problema suponen que el resultado (ganancia o costo) asociado con cada alternativa de decisión es probabilístico. Teoría de Decisión.
  20. 20.  Criterio A POSTERIORI.- Las probabilidades que se usaron en el criterio A Priori normalmente se obtienen de datos históricos, que en muchos casos podemos ser capaces de modificar de forma ventajosa usando información actual a través del muestreo o experimentación. A estas probabilidades modificadas se les denomina probabilidades actualizadas o de Bayes (Criterio A Posteriori). Por lo anterior, el criterio A posteriori es seleccionar la alternativa de decisión que maximice (minimice) la ganancia (pérdida) esperada de acuerdo a la distribución probabilística actualizada. Teoría de Decisión.
  21. 21. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD. El análisis de sensibilidad es una de las partes más importantes en la programación lineal, sobre todo para la toma de decisiones; pues permite determinar cuándo una solución sigue siendo óptima, dados algunos cambios ya sea en el entorno del proyecto; en la empresa o en los datos del problema mismo. Teoría de Decisión.
  22. 22.  Los posibles escenarios del proyecto de inversión se clasifican en: Pesimista: Es el peor panorama de la inversión, es decir, es el resultado en caso del fracaso total del proyecto. Probable: Éste sería el resultado más probable que supondríamos en el análisis de la inversión, debe ser objetivo y basado en la mayor información posible. Optimista: Siempre existe la posibilidad de lograr más de lo que proyectamos, el escenario optimista normalmente es el que se presenta para motivar a los inversionistas a correr el riesgo. Teoría de Decisión.
  23. 23. Ejemplo. Suponga el caso de que se cuenta con una camioneta, y se quiere vender a un precio de $50,000. También existe la posibilidad de arrendarla a un costo de $20,000. Si la camioneta no se vende, genera un costo de mantenimiento de $5,000. La probabilidad de que la venta ocurra es de un 30%, y la probabilidad de que no ocurra es de 70%. Teoría de Decisión.
  24. 24. θ Ocurre Venta No ocurre VentaaVender $ 50,000 -$ 5,000Arrendar $ - $ 20,000Probabilidad 0.3 0.7 Teoría de Decisión.
  25. 25. E {p(a1 ,q)}= 0.30* $500000 + 0.70*(-$5000) = = $11500E {p(a2 ,q)}= 0.30* $0 + 0.70*($20000) = = $14000 Por lo tanto, se elegirá la acción 2 (arrendar) pues ésta es la alternativa con el mayor valor esperado del pago. Teoría de Decisión.

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