analisi di sensibilità+

sei ricette per migliorare le decisioni

lezione 12

“now that you havethe numbers…”

• ultima occasione per mettere mano a modelli, risultati, ipotesi, prima della decisione finale

• robustezza• processo (ciclo)

sensibilità: fra scienza ed arte

• diversi oggetti dell’analisi di sensibilità– probabilità (alberi) oppure pesi (SMART)– conseguenze, eventi incerti, ecc.– generazione di nuovi obiettivi– generazione di nuove alternative

• molte strategie di indagine– risultato dipendente anche dalla sequenza

• molti strumenti analitici

strumenti per la sensibilità

• eliminazione per dominanza• sensibilità ad una variabile• diagrammi tornado• sensitività a due variabili

eliminazione per dominanza

• alternative dominate => inferiori• inferiori => eliminabili

sensibilità a una variabile

• effetto di una variabile sul risultato finale– probabilità– decisioni (quanto investo / quale prezzo)– conseguenze/eventi (risposta del mercato)– altri elementi di dettaglio del problema (tasso di

interesse, capacità dell’impianto, numero di dipendenti, ecc.)

• specialmente utile quando si è poco sicuri della stima di una variabile, oppure di una scelta “di contorno” (ad es. tasso di interesse)

• valore di switchover (robustezza decisione)

esercizio

(profitti giornalieri) Domanda (n. di lotti)1 2

Probabilità 0.3 0.7Azioneproduzione 1 lotto $200 $200produzione 2 lotti –$600 $400

esercizio – soluzione

Produzione un lotto:Profitto giornaliero atteso

= (0.3 x $200) + (0.7 x $200) = $200Produzione due lotti:Profitto giornaliero atteso

= (0.3 x –$600) + (0.7 x $400) = $100

?

• quanto robusta è la nostra soluzione?

• ci sono parametri del modello di difficile stima?

• come influenzano la qualità della nostra decisione?

VMA – analisi di sensibilità

• quanto robusta è la nostra scelta?

VMA – analisi di sensibilità

diagrammi tornado

• sensibilità a una variabile• comparazioni rispetto a variabili

diverse• priorità e importanza delle variabili• effetto su risultato finale (profitto) di

variazioni dal val. min a val. Max• [si perde il confronto fra alternative]

diagrammi tornado

maggiore

importanza

minore

sensitività a due variabili

• due variabili assieme• effetto di variazioni congiunte• diagramma cartesiano (grafico a

dispersione)• curve (rette) di isoprofitto

sensitività a due variabili

scopi della sensibilità

• A d S per l’analista (consulente)– molto approfondita– molte strade alternative

• A d S per il cliente (decisore finale)– cognitivamente più leggera– solo aspetti essenziali

• robustezza soluzione individuata• criticità (valori di switchover, ecc.)

sei ricette per migliorare le decisioni

gli strumenti delladecision analysis

• supporto fondamentale per le decisioni– dettagliare il problema– quantificare preferenze– stimare il valore assegnato ad ogni alternativa– ecc.

• non necessariamente modelli complessi• modelli semplici lineari spesso predicono

meglio di stime intuitive degli esperti• parametro di paragone (benchmark)

migliorare le competenze• retroazione, apprendimento, esperienza

delle decisioni passate– visioni ottimistiche: ad es. la selezione del

mercato– visioni pessimistiche: apprendimento limitato

(risultati spesso non direttamente collegabili con le azioni, molte decisioni uniche)

• Benjamin Franklin: “experience is a dear teacher…”

• “…yet fools will learn in no other [school]”

eliminare il bias nel giudizio

• 4 fasi suggerite da Fischhoff:– anticipare la possibilità del bias– anticipare la direzione del bias– offrire retroazione informativa– offrire addestramento specifico per limitare i

danni del bias• addestramento efficace:

– solo se specifico rispetto a un bias– solo nel breve periodo

ragionamento analogico

• apprendimento da casi, simulazioni, e esperienze reali

• problem based learning• capire le similarità e le differenze rispetto a

situazione decisionale corrente: potentissimo strumento per interpretare correttamente la decisione

mettersi nell’ottica di un osservatore esterno

• visione interna – situazione decisionale percepita come “unica”– forte coinvolgimento personale

vs• visione esterna

– situazione decisionale contestualizzata– generalizzazione, similarità e differenze

• molto spesso la visione esterna è meno biased:– stima di confidenza nell’esercizio delle 10 stime– stima di rispetto dei tempi di un progetto

comprendere i bias degli altri

• strategie 1-5: valutare la bontà delle proprie decisioni

• strategia 6: valutare le decisioni fatte da altri– monitoraggio di decisioni prese da altri– input di nostre successive decisioni