NOMBRE DEL MAESTRO (A):

ZINATH JAVIER GERONIMO

MATERIA:INVESTIGACION DE OPÉRACIONES II

UNIDAD N° 3

EQUUIPO N° 6

TRABAJO DE INVESTIGACION DE LA UNIDA N° 3ALUMNOS:

ANEL ANDRADE CAMACHO MELVA E. PAYRO JARAMILLO

JOSE ALFREDO ASCENCIO LOPEZJOSE DAVID CASTRO VALENCIA

EDUERDO FLORES SANCHEZPABLO PEREZ GOMEZ

VILLAHERMOSA, TAB. 26 DE OCTUBRE DE 2010

IntroducciónUnidad 3: Teoría de DecisiónTeoría de Decisión- Concepto- Partes de la teoría- Tipos de decisión- Elección entre mercancías inconmensurables- Elección temporal- Elementos de una toma de desino- Etapas del proceso decisivo- Que hacer frente a un problema- Clasificación de los procesos de decisión- Importancia de tomar decisión- Decisiones programadas- Situaciones o contexto de decisión- Ambiente de certeza- Ambiente de riesgo- Ambiente de incertidumbre- Proceso cognitivos implicados en la toma de decisión3.1 característica generales de la teoría de decisión3.2 criterios de decisión probabilístico y determinantico- Proceso de toma de decisiones determinantico- Teoría de decisión sin probabilidad- Enfoque del optimista- Enfoque del conservador- Teoría de decisión con probabilidad- Regla de decisión de bayers- Limitaciones del valor esperado3.3 valor información perfecta- Información perfecta con el valor esperado- El valor esperado al contar con información perfecta3.4 árbol de decisión- concepto- Como dibujar un árbol de decisión- Evaluar los arboles- Calcular los valores de los arboles

- Calcular el valor de los nodos de incertidumbre- Calcular el valor de los nodos de decisión- Cuál es el resultado3.5 teoría de utilidad- Utilidad marginada- Teoría de utilidad- Enfoque cardinal- Tipos de utilidad3.6 decisiones secuenciales- Ejemplo- Ventajas y desventajas3.7 análisis de sensibilidad- Concepto- Análisis de sensibilidad- EjemploConclusiónBibliografíaMapa conceptual de la unidad

En esta información encontraras temas como: teoría de decisión, árbol de decisión, teoría de utilidad, decisiones secuenciales y análisis de sensibilidad.

Cada uno de estos temas se relacionan entre si ya que en un problema hay que analizar las diferentes alternativas de solución que hay y tomar la mejor opción.

Podemos abarcar desde problemas cotidianos hasta complejos, o si queremos lanzar un nuevo producto debemos realizar un estudio de mercado y tomar en cuenta el tiempo, nuestros competidores y lo principal hacia quien va enfocado el productos nuestros clientes.

En la teoría de decisiones es un proceso donde una persona toma la mejor alternativa entre dos o más soluciones para tomar esta decisión deben haber estudiado cada uno de los factores que lo influyen.

El árbol de decisiones es un diagrama que muestra en forma secuencial las acciones y las ramas son lo que muestra la secuencia entre una y otra acción.

Las decisiones secuenciales son las decisiones enlazadas entre si y se van tomando cada vez que pasamos de un paso a otro y eso quiere decir que vamos avanzando en el proyecto que estamos realizando.

El análisis de sensibilidad en el momento de tomar una decisión entra lo que es el análisis ya que es muy utilizado en todo el mundo y en el momento de la toma de decisión entre como el cálculo de nuevos flujos de la caja.

Cada uno de estos términos va ligado entre sí en un problema o un proyecto.

Al igual encontraras definiciones, términos, ejemplo, ventajas y desventajas de cada uno de los temas mencionados.

- CONCEPTOS:

Pasamos de una toma de decisiones instintivas, a procesos que deben estar conducidos por un pensamiento racional.

La Teoría de la Decisión trata del estudio de los procesos de toma de decisiones desde una perspectiva racional.

La decisión es un verdadero proceso de reflexión y, como tal, racional y consciente, deliberado y deliberativo.

La teoría de la decisión es una área interdisciplinaria de estudio, relacionada con casi todos los participantes en ramas de la ciencia, ingeniería principalmente la psicología del consumidor (basados en perspectivas cognitivo-conductuales). Concierne a la forma y al estudio del comportamiento y fenómenos psíquicos de aquellos que toman las decisiones (reales o ficticios), así como las condiciones por las que deben ser tomadas las decisiones óptimas.

- PARTES DE LA TEORÍA.

Se pueden distinguir, dentro de la teoría de la decisión:

1. La teoría de la decisión normativa o prescriptiva, que busca los criterios racionales de la decisión así como las motivaciones humanas en diferentes situaciones.

2. La teoría de la decisión descriptiva, que se trata de explicar el comportamiento de quien toma decisiones en situaciones reales, con información imperfecta.

La mayor parte de la teoría de la decisión es normativa o prescriptiva, es decir concierne a la identificación de la mejor decisión que pueda ser tomada, asumiendo que una persona que tenga que tomar decisiones (decisión maker) sea capaz de estar en un entorno de completa información, capaz de calcular con precisión y completamente racional. La aplicación práctica de esta aproximación prescriptiva (de como la gente debería hacer y tomar decisiones) se denomina análisis de la decisión y proporciona una búsqueda de herramientas, metodologías y software para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones. Las

herramientas de software orientadas a este tipo de ayudas se desarrollan bajo la denominación global de Sistemas para la ayuda a la decisión (decisión support sistemas, abreviado en inglés como DSS).

Como parece obvio que las personas no se encuentran en estos entornos óptimos y con la intención de hacer la teoría más realista, se ha creado un área de estudio relacionado que se encarga de la parte de la disciplina más positiva o descriptiva, intentando describir qué es lo que la gente realmente hace durante el proceso de toma de decisiones. Se pensó en esta teoría debido a que la teoría normativa, trabaja sólo bajo condiciones óptimas de decisión y a menudo crea hipótesis, para ser probadas, algo alejadas de la realidad cotidiana. Los dos campos están íntimamente relacionados; no obstante, es posible relajar algunas presunciones de la información perfecta que llega al sujeto que toma decisiones, se puede rebajar su racionalidad y así sucesivamente, hasta llegar a una serie de prescripciones o predicciones sobre el comportamiento de la persona que toma decisiones, permitiendo comprobar qué ocurre en la práctica de la vida cotidiana.

- TIPOS DE DECISIÓN.

Existen tipos de decisión que son interesantes desde el punto de vista del desarrollo de una teoría, estos son:

Decisión sin riesgo entre mercancías inconmensurables (mercancías que no pueden ser medidas bajo las mismas unidades)

Elección bajo impredecibilidad Elección intertemporal - estudio del valor relativo que la gente

asigna a dos o más bienes en diferentes momentos del tiempo Decisiones sociales: decisiones tomadas en grupo o bajo una

estructura organizativa.

- ELECCIÓN ENTRE MERCANCÍAS INCONMENSURABLES

Esta área es importante cuando se ha de tomar la decisión de elegir, por ejemplo, entre comprar una tonelada de cañones y tres toneladas de mantequilla, o dos toneladas de cañones y una de mantequilla. Se trata de un estudio clásico dentro del área de microeconomía y es interesante la consideración que se hace bajo el dominio de la teoría de la decisión.

- ELECCIÓN BAJO INCERTIDUMBRE

Esta área representa el principal esfuerzo de investigación en la teoría de la decisión. El procedimiento se basa en el valor esperado ya conocido en el siglo XVII. El filósofo francés Blaise Pascal ya lo enunciaba en sus famosas dudas, contenidas en su Pensamientos, publicado en 1670. La idea del valor esperado consiste en que cuando afrontamos con un número de acciones, cada una de ellas con un número de resultados asociados a una probabilidad diferente, el procedimiento racional es identificar todos los posibles resultados de las acciones, determinar sus valores (positivos o negativos) y sus probabilidades asociadas que resultan de cada acción y, al multiplicar los dos valores, se obtiene el valor esperado. La acción elegida deberá ser aquella que proporcione el mayor valor esperado. En 1738, Daniel Bernoulli publicó un documento influyente denominado Exposición de una nueva Teoría sobre la Medida del Riesgo, en la que emplea la paradoja de San Petersburgo para mostrar que el valor esperado debe ser normativamente erróneo. Proporciona un ejemplo con un mercante holandés que intenta decidir si asegurar la carga que quiere enviar desde Ámsterdam a San Petersburgo en invierno, cuando se sabe que hay un 5% de posibilidad de perder la carga durante el viaje. En su solución, define por primera vez la función de utilidad y calcula la utilidad esperada en vez del valor financiero.

En el siglo XX el interés por este tema fue reiniciado por un artículo de Abraham Wald en 1939 señalando los dos temas centrales de la estadística ortodoxa de aquel tiempo: los test de hipótesis estadísticas y la teoría de la estimación estadística, que podrían ser aspectos especiales del problema general de la decisión. Este artículo introduce muchos de los ingredientes actuales de la moderna teoría de la decisión, incluyendo funciones de pérdida, función de riesgo, reglas de decisión admisibles, distribuciones a priori, teoría de Bayes de la decisión, y reglas mínima para la toma de decisión. La frase "teoría de la decisión" fue empleada por primera vez en el año 1950 por E. L. Lehmann.

El crecimiento de la teoría de probabilidad subjetiva, procedente del trabajo de Frank Ramsey, Bruno de Finetti, Leonard Savage y otros, extendiendo el ámbito de la teoría de la utilidad a situaciones donde sólo la teoría de la probabilidad subjetiva puede ser empleada. En este tiempo se asume que en economía la gente se comporta como agentes racionales humanos que toman decisiones bajo riesgo. El trabajo de Maurice Allais y Daniel Ellsberg mostró que no es tan fácilmente formalizar estas situaciones. La teoría prospectiva de Daniel Kahneman y Amos Tversky dio lugar a la economía comportacional. En esta teoría se enfatiza en las capacidades humanas (opuestas a lo normativamente correcto) en la toma de decisiones basada en "perdidas y ganancias", la gente es más focalizada en los cambios en sus estados de utilidad y en la estimación subjetiva a menudo sesgada por anclaje.

La duda de Pascal es un ejemplo clásico de elección ante incertidumbre. La incertidumbre, de acuerdo con Pascal, está en saber si Dios existe. Las creencias o escepticismos personales sobre la elección de creer en su existencia.

- ELECCIÓN TEMPORAL

Esta área concierne a un tipo de tomas de decisión donde intervienen una serie de acciones en diferentes instantes de tiempo. Por ejemplo, si recibiera una gran cantidad de euros en un instante de tiempo, podría gastarlos en unas vacaciones de lujo, proporcionándome un placer inmediato, o por el contrario podría invertirlo en un plan de pensiones, que me proporcionaría un beneficio en el futuro. Surge la pregunta de cuál es la decisión óptima, la respuesta depende parcialmente de factores tales como el valor de esperanza de vida, la inflación, el interés, la confianza en el sistema de pensiones, etc. Sin embargo aunque todos estos factores fueran tomados en cuenta a la hora de tomar la decisión, el comportamiento humano se desvía de las predicciones de la teoría prescriptiva, dando lugar a modelos alternativos en los que, por ejemplo, el interés objetivo se reemplaza por un descuento subjetivo.

- DECISIONES COMPLEJAS

Otras áreas de la teoría de la decisión conciernen con la dificultad de tomar decisiones debido en parte a la "complejidad" de cálculo de las expectativas, o bien por la complejidad de la propia organización que tiene que tomar las decisiones. En tales casos la teoría no se fija tanto en obtener un cálculo basado en cómo se desvía una decisión real de una óptima, sino en la medida de la dificultad de determinar el comportamiento óptimo a la hora de tomar la decisión. Un ejemplo de esta teoría puede encontrarse en el Club de Roma, que ha desarrollado un modelo de crecimiento económico y de recursos basado en un modelo que puede ayudar a los políticos a tomar decisiones en situaciones complejas.

- ELEMENTOS DE UNA TOMA DE DECISIÓN

El decisor (TD): Es el encargado de realizar la selección de alternativas de la mejor manera, en función de sus objetivos

Las alternativas o cursos de acción: son las diferentes formas de actuar posibles: el TD deberá seleccionar una de ellas. Es importante tener en cuenta que estas alternativas deben ser excluyentes entre sí.

Los estados de la naturaleza: son las variables no controlables por el TD. Son eventos futuros que influyen en el proceso de decisión, pero que no pueden ser controladas ni previstas, en su comportamiento, por el TD.

Los resultados: es lo que se obtiene ante la selección (la opción) de una alternativa determinada cuando se presenta uno de los posibles estados de la naturaleza.

La tabla de pagos (o tablas de decisión): sirven para tratar muchos problemas de decisión y poseen los siguientes elementos:

• Los diferentes estados de la naturaleza sj (s1, s2, …, sn).• Las distintas alternativas o cursos de acción, entre los cuales el TD

deberá seleccionar uno aj (a1, a2,…, am).• Los resultados Rij que surgen de la elección de la alternativa ai

cuando se presenta el estado sj

El criterio de decisión: es la especificación de un procedimiento para identificar la mejor alternativa en un problema de decisión.

La descripción de los diferentes criterios de decisión que proporcionan la opción óptima será realizada de acuerdo con el conocimiento que posea el TD acerca de los estados de la naturaleza, es decir, atendiendo a la clasificación de los procesos de decisión: certidumbre, riesgo e incertidumbre.

- ETAPAS DEL PROCESO DESICIVO

1. El TD debe identificar la existencia de un problema y poder definirlo.

2. El TD debe recopilar más información acerca del problema. 3. El TD debe poder especificar los objetivos. La decisión se basa en

seleccionar la mejor alternativa en función de ciertos objetivos.4. El TD debe elaborar un modelo que describa el problema.5. El TD debe identificar la existencia de un problema y poder

definirlo. 6. El TD debe recopilar más información acerca del problema. 7. El TD debe poder especificar los objetivos. La decisión se basa en

seleccionar la mejor alternativa en función de ciertos objetivos.8. El TD debe elaborar un modelo que describa el problema.9. El TD debe generar soluciones alternativas al problema y

evaluarlas en función de sus preferencias (análisis cualitativo y análisis cuantitativo).

10. El TD debe determinar el criterio de decisión que optimice la situación.

11. El TD debe predecir las consecuencias de cada actuación.12. El TD debe establecer un sistema de preferencias. Tiene que

realizar una valoración de las consecuencias de acuerdo con una escala de bondad o deseabilidad.

13. El TD debe elegir entre las soluciones alternativas. Es necesario que seleccione un curso de acción. Esta elección debe darse mediante un criterio de decisión adecuado.

14. El TD debe poner en práctica la solución seleccionada y evaluar los resultados. Lo que modifica el universo, es la acción derivada de la decisión.

15. El TD debe elegir entre las soluciones alternativas. Es necesario que seleccione un curso de acción. Esta elección debe darse mediante un criterio de decisión adecuado.

16. El TD debe poner en práctica la solución seleccionada y evaluar los resultados. Lo que modifica el universo, es la acción derivada de la decisión.

- QUE HACER FRENTE UN PROBLEMA

Existen cuatro maneras básicas para tratar un problema:

Absolver un problema consiste en ignorarlo y esperar a que desaparezca o se desenrede solo.

Resolver el problema consiste en tomar alguna acción razonablemente buena, que genere satisfacción. Quienes resuelven problemas los enfocan de manera clínica y se apoyan principalmente en la experiencia, experimentación, juicios cualitativos y sentido común. Tratan de identificar la causa del problema, eliminarla y retornar al estado precedente.

Solucionar un problema consiste en tomar la mejor acción posible, la que optimiza. Quienes solucionan problemas los enfocan científicamente, se apoyan en especial en la experimentación y en el análisis cuantitativo.

Disolver un problema es eliminarlo rediseñando el sistema que lo incluye. Quienes disuelven problemas tratan de idealizar, esto es, aproximarse a un sistema ideal y, de ese modo, conseguir un desempeño futuro superior al más satisfactorio que pueda obtenerse hoy en día.

- CLASIFICACION DE LAS PROCESOS DE DECISIÓN

Según las características del contexto, podemos decir que el proceso de decisión se realiza bajo certidumbre, bajo riesgo o bajo incertidumbre. En función de esta distinción podemos identificar tres grandes grupos:

Decisiones No Estructuradas: este tipo de decisiones se toman cuando estamos en un contexto de incertidumbre total y se cuenta con muy poca información. Son, principalmente, decisiones políticas y estratégicas. Se requiere de un alto poder de negociación

Decisiones Poco Estructuradas: este tipo de decisiones se toman cuando estamos en un contexto intermedio, es decir, no nos encontramos en certeza ni en incertidumbre total.

Decisiones Estructuradas: este tipo de decisiones se toman cuando estamos en un contexto de casi-certeza, donde existe poca complejidad. La mayoría de estas situaciones son abarcadas por los Métodos de Investigación de Operaciones. Son decisiones que pueden programarse por ser repetitivas y rutinarias.

- IMPORTANCIA DE TOMAR DESICIONES

Las decisiones se pueden clasificar teniendo en cuenta diferentes aspectos, como lo es la frecuencia con la que se presentan. Se clasifican en cuanto a las circunstancias que afrontan estas decisiones sea cual sea la situación para decidir y como decidir (Lander Ramos Bazan).

- DECISIONES PROGRAMADAS

Son aquellas que se toman frecuentemente, es decir son repetitivas y se convierte en una rutina tomarlas; como el tipo de problemas que resuelve y se presentan con cierta regularidad ya que se tiene un

método bien establecido de solución y por lo tanto ya se conocen los pasos para abordar este tipo de problemas, por esta razón, también se las llama decisiones estructuradas. La persona que toma este tipo de decisión no tiene la necesidad de diseñar ninguna solución, sino que simplemente se rige por la que se ha seguido anteriormente.Las decisiones programadas se toman de acuerdo con políticas, procedimientos o reglas, escritas o no escritas, que facilitan la toma de decisiones en situaciones recurrentes porque limitan o excluyen alternativas.Por ejemplo, los gerentes rara vez tienen que preocuparse por el ramo salarial de un empleado recién contratado porque, por regla general, las organizaciones cuentan con una escala de sueldos y salarios para todos los puestos. Existen procedimientos rutinarios para tratar problemas rutinarios.Las decisiones programadas se usan para abordar problemas recurrentes. Sean complejos o simples. Si un problema es recurrente y si los elementos que lo componen se pueden definir, pronosticar y analizar, entonces puede ser candidato para una decisión programada. Por ejemplo, las decisiones en cuanto a la cantidad de un producto dado que se llevará en inventario puede entrañar la búsqueda de muchos datos y pronósticos, pero un análisis detenido de los elementos del problema puede producir una serie de decisiones rutinarias y programadas. En caso de Niké, comprar tiempo de publicidad en televisión es una decisión programada.En cierta medida, las decisiones programadas limitan nuestra libertad, porque la persona tiene menos espacio para decidir qué hacer. No obstante, el propósito real de las decisiones programadas es liberarnos. Las políticas, las reglas o los procedimientos que usamos para tomar decisiones programadas nos ahorran tiempo, permitiéndonos con ello dedicar atención a otras actividades más importantes. Por ejemplo, decidir cómo manejar las quejas de los clientes en forma individual resultaría muy caro y requeriría mucho tiempo, mientras que una política que dice “se dará un plazo de 14 días para los cambios de cualquier compra” simplifica mucho las cosas. Así pues, el representante

de servicios a clientes tendrá más tiempo para resolver asuntos más espinosos.

- DECISIONES NO PROGRAMADAS

También denominadas no estructuradas, son decisiones que se toman en problemas o situaciones que se presentan con poca frecuencia, o aquellas que necesitan de un modelo o proceso específico de solución, por ejemplo: “Lanzamiento de un nuevo producto al mercado”, en este tipo de decisiones es necesario seguir un modelo de toma de decisión para generar una solución específica para este problema en concreto.Las decisiones no programadas abordan problemas poco frecuentes o excepcionales. Si un problema no se ha presentado con la frecuencia suficiente como para que lo cubra una política o si resulta tan importante que merece trato especial, deberá ser manejado como una decisión no programada. Problemas como asignar los recursos de una organización, qué hacer con una línea de producción que fracasó, cómo mejorar las relaciones con la comunidad –de hecho, los problemas más importantes que enfrentará el gerente –, normalmente, requerirán decisiones no programadas.

- Contexto empresarial

Organización jerárquica y departamental de una empresa.

En las organizaciones en general y en las empresas en particular suele existir una jerarquía que determina el tipo de acciones que se realizan dentro de ella y, en consecuencia, el tipo de decisiones que se deben tomar, la Ciencia administrativa divide a la empresa en 3 niveles jerárquicos:

1. Nivel estratégico.- Alta dirección; planificación global de toda la empresa.

2. Nivel táctico.- Planificación de los subsistemas empresariales.3. Nivel operativo.- Desarrollo de operaciones cotidianas

(diarias/rutinarias).Conforme se sube en la jerarquía de una organización, la capacidad para tomar decisiones no programadas o no estructuradas adquiere más importancia, ya que son este tipo de decisiones las que atañen a esos niveles. Por tanto, la mayor parte de los programas para el desarrollo de gerentes pretenden mejorar sus habilidades para tomar decisiones no programadas, por regla general enseñándoles a analizar los problemas en forma sistemática y a tomar decisiones lógicas.

A medida que se baja en esta jerarquía, las tareas que se desempeñan son cada vez más rutinarias, por lo que las decisiones en estos niveles serán más estructuradas (programadas).Adicionalmente, una organización también estará dividida en varias secciones funcionales, son varias las propuestas de división que se han planteado para una empresa de forma genérica, aunque la más aceptada es la que considera los siguientes departamentos o unidades funcionales:

1. dirección2. marketing3. producción4. finanzas5. recursos humanos

Las decisiones también serán diferentes, en función de en qué unidad funcional o departamento tengan lugar.

- SITUACIONES O CONTEXTOS DE DESICIONES

Las situaciones, ambientes o contextos en los cuales se toman las decisiones, se pueden clasificar según el conocimiento y control que se tenga sobre las variables que intervienen o influencian el problema, ya que la decisión final o la solución que se tome va a estar condicionada por dichas variables.

- AMBIENTE DE CERTEZA

Se tiene conocimiento total sobre el problema, las alternativas de solución que se planteen van a causar siempre resultados conocidos e invariables. Al tomar la decisión sólo se debe pensar en la alternativa que genere mayor beneficio.La información con la que se cuenta para solucionar el problema es completa, es decir, se conoce el problema, se conocen las posibles soluciones, pero no se conoce con certeza los resultados que pueden arrojar.En este tipo de decisiones, las posibles alternativas de solución tienen cierta probabilidad conocida de generar un resultado. En estos casos se pueden usar modelos matemáticos o también el decisor puede hacer uso de la probabilidad objetiva o subjetiva para estimar el posible resultado.La probabilidad objetiva es la posibilidad de que ocurra un resultado basándose en hechos concretos, puede ser cifras de años anteriores o estudios realizados para este fin. En la probabilidad subjetiva se determina el resultado basándose en opiniones y juicios personales.

- AMBIENTE DE RIESGO

El tomador de decisiones dispone de información, conoce las consecuencias de cada uno de los escenarios, pero no sabe con certeza cuál de ellos va a suceder.El tomador de decisiones es capaz de ponderarlos mediante la asignación de un coeficiente de probabilidad (0<p<1). Siendo SumPi=1(Por este motivo, también se caracteriza como "incertidumbre con probabilidad").

- AMBIENTE DE INCERTIDUMBRE

Se posee información deficiente para tomar la decisión, no se tiene ningún control sobre la situación, no se conoce como puede variar o la interacción de la variables del problema, se pueden plantear diferentes alternativas de solución pero no se le puede asignar probabilidad a los resultados que arrojen. (Por esto, se lo llama "incertidumbre sin probabilidad").Con base en lo anterior, hay dos clases de incertidumbre:

Estructurada: No se sabe que puede pasar entre diferentes alternativas, pero sí se conoce que puede ocurrir entre varias posibilidades.

No estructurada: No se sabe que puede ocurrir ni las probabilidades para las posibles soluciones, es decir no se tienen ni idea de que pueda pasar.

- PROCESO DE TOMA DE DECISIÓN:

La separación del proceso en etapas puede ser tan resumida o tan extensa como se desee, pero podemos identificar principalmente las siguientes etapas:

Identificar y analizar el problemaEsta etapa consiste en comprender la condición del momento de visualizar la condición deseada, es decir encontrar el problema y reconocer que se debe tomar una decisión para llegar a la solución de este. El problema puede ser actual, porque existe una brecha entre la condición presente real y el deseado, o potencial, porque se estima que dicha brecha existirá en el futuro.

Identificar los criterios de decisión y ponderarlosConsiste en identificar aquellos aspectos que son relevantes al momento de tomar la decisión, es decir aquellas pautas de las cuales depende la decisión que se tome.La ponderación, es asignar un valor relativo a la importancia que tiene cada criterio en la decisión que se tome, ya que todos son importantes pero no de igual forma.Muchas veces, la identificación de los criterios no se realiza en forma consciente previa a las siguientes etapas, sino que las decisiones se toman sin explicitar los mismos, a partir de la experiencia personal de los tomadores de decisiones.En la práctica, cuando se deben tomar decisiones muy complejas y en particular en grupo, puede resultar útil explicitarlos, para evitar que al momento de analizar las alternativas se manipulen los criterios para favorecer a una u otra alternativa de solución.

Definir la prioridad para atender el problema

La definición de la prioridad se basa en el impacto y en la urgencia que se tiene para atender y resolver el problema. Esto es, el impacto describe el potencial al cual se encuentra vulnerable, y la urgencia muestra el tiempo disponible que se cuenta para evitar o al menos reducir este impacto.

Generar las alternativas de soluciónConsiste en desarrollar distintas posibles soluciones al problema. Si bien no resulta posible en la mayoría de los casos conocer todos los posibles caminos que se pueden tomar para solucionar el problema, cuantas más alternativas se tengan va ser mucho más probable encontrar una que resulte satisfactoria.De todos modos, el desarrollo de un número exagerado de alternativas puede tornar la elección sumamente dificultosa, y por ello tampoco es necesariamente favorable continuar desarrollando alternativas en forma indefinida.Para generar gran cantidad de alternativas es necesaria una cuota importante de creatividad. Existen diferentes técnicas para potenciar la creatividad, tales como la lluvia de ideas, las relaciones forzadas, etcétera.En esta etapa es importante la creatividad de los tomadores de decisiones.

Evaluar las alternativasConsiste en hacer un estudio detallado de cada una de las posibles soluciones que se generaron para el problema, es decir mirar sus ventajas y desventajas, de forma individual con respecto a los criterios de decisión, y una con respecto a la otra, asignándoles un valor ponderado.Como se explicó antes según los contextos en los cuales se tome la decisión, esta evaluación va a ser más o menos exacta.

Existen herramientas, en particular para la administración de empresas para evaluar diferentes alternativas, que se conocen como métodos cuantitativos.En esta etapa del proceso es importante el análisis crítico como cualidad del tomador de decisiones.

Elección de la mejor alternativaEn este paso se escoge la alternativa que según la evaluación va a obtener mejores resultados para el problema.Existen técnicas (por ejemplo, análisis jerárquico de la decisión) que nos ayudan a valorar múltiples criterios.Los siguientes términos pueden ayudar a tomar la decisión según el resultado que se busque:

Maximizar: Tomar la mejor decisión posible. Satisfacer: Elegir la primera opción que sea mínimamente aceptable

satisfaciendo de esta forma una meta u objetivo buscado. Optimizar: La que genere el mejor equilibrio posible entre distintas

metas.

Aplicación de la decisiónPoner en marcha la decisión tomada para así poder evaluar si la decisión fue o no acertada. La implementación probablemente derive en la toma de nuevas decisiones, de menor importancia.

Evaluación de los resultados

Después de poner en marcha la decisión es necesario evaluar si se solucionó o no el problema, es decir si la decisión está teniendo el resultado esperado o no.Si el resultado no es el que se esperaba se debe mirar si es porque debe darse un poco más de tiempo para obtener los resultados o si definitivamente la decisión no fue la acertada, en este caso se debe iniciar el proceso de nuevo para hallar una nueva decisión.El nuevo proceso que se inicie en caso de que la solución haya sido errónea, contará con más información y se tendrá conocimiento de los errores cometidos en el primer intento.Además se debe tener conciencia de que estos procesos de decisión están en continuo cambio, es decir, las decisiones que se tomen continuamente van a tener que ser modificadas, por la evolución que tenga el sistema o por la aparición de nuevas variables que lo afecten.

- PROCESOS COGNITIVOS IMPLICADOS EN LA TOMA DE DECISIONES

Al igual que en el pensamiento crítico en la toma de decisiones se utilizan ciertos procesos cognitivos como:

1. Observación : Examinar atentamente y recato, atisbar. Inquirir, investigar, escudriñar con diligencia y cuidado algo. Observar es aplicar atentamente los sentidos a un objeto o a un fenómeno, para estudiarlos tal como se presentan en realidad, puede ser ocasional o causalmente.

2. Comparación : Relación de semejanza entre los asuntos tratados. Fijar la atención en dos o más objetos para descubrir sus relaciones o estimar sus diferencias o semejanza. Símil teórica.

3. Codificación : Hacer o formar un cuerpo de leyes metódico y sistemático. Transformar mediante las reglas de un código la formulación de un mensaje.

4. Organización : Disposición de arreglo u orden. Regla o modo que se observa para hacer las cosas.

5. Clasificación : Ordenar disponiendo por clases/categorías. Es un ordenamiento sistemático de algo.

6. Resolución : Término o conclusiones de un problema, parte en que se demuestran los resultados.

7. Evaluación : Hacer el señalamiento del rango. Análisis y reflexión de los anteriores razonamientos y las conclusiones.

8. Retroalimentación (feedback) : el proceso de compartir observaciones, preocupaciones y sugerencias, con la intención de recabar información, a nivel individual o colectivo, para intentar mejorar el funcionamiento de una organización o de cualquier grupo formado por seres humanos. Para que la mejora continua sea posible, la realimentación tiene que ser pluridireccional, es decir, tanto entre iguales como en el escalafón jerárquico, en el que debería funcionar en ambos sentidos, de arriba para abajo y de abajo para arriba.

1. ¿Cuál es la meta que usted desea alcanzar?

Elija la meta que satisfaga sus "valores". Los valores deben expresarse en escala numérica y mensurable. Esto es necesario para hallar las jerarquías entre los valores.

Averigüe cual es el conjunto de cursos de acción posibles que puede tomar y luego reúna información confiable sobre cada uno de ellos. La información objetiva sobre los cursos de acción también puede expandir su conjunto de alternativas.

Cuantas más alternativas desarrolle, mejores decisiones podrá tomar. Debe convertirse en una persona creativa para expandir su conjunto de alternativas. Pablo Picasso se dio cuenta de esto y dijo: " Todos los seres humanos nacen con el mismo potencial de creatividad. La mayoría lo derrochan en millones de cosas superfluas. Yo invierto el mío en una sola cosa: mi arte". Las alternativas de decisiones creativas son originales, relevantes y prácticas.

1. Prediga el resultado de cada curso de acción individual mirando hacia el futuro.

2. Elija la mejor alternativa que tenga el menor riesgo involucrado en llegar a la meta.

3. Implemente su decisión.

Su decisión no significa nada a menos que la ponga en acción. Las decisiones son el corazón del éxito y, a veces, hay momentos críticos en que pueden presentar dificultad, perplejidad y exasperación.

Un gerente debe tomar muchas decisiones todos los días. Algunas de ellas son decisiones de rutina o intrascendentes mientras que otras tienen una repercusión drástica en las operaciones de la empresa donde trabaja. Algunas de estas decisiones podrían involucrar la ganancia o pérdida de grandes sumas de dinero o el cumplimiento o incumplimiento

de la misión y las metas de la empresa. En este mundo cada vez más complejo, la dificultad de las tareas de los decidores aumenta día a día. El decidor debe responder con rapidez a los acontecimientos que parecen ocurrir a un ritmo cada vez más veloz. Además, un decidor debe asimilar a su decisión un conjunto de opciones y consecuencias que muchas veces resultan desconcertantes. Con frecuencia, las decisiones de rutina se toman rápidamente, quizás inconscientemente, sin necesidad de elaborar un proceso detallado de consideración. Sin embargo, cuando las decisiones son complejas, críticas o importantes, es necesario tomarse el tiempo para decidir sistemáticamente. Las decisiones críticas son las que no pueden ni deben salir mal o fracasar. Uno debe confiar en el propio juicio y aceptar la responsabilidad. Existe una tendencia a buscar chivos expiatorios o transferir responsabilidades.

El conocimiento es lo que sabemos. La información es la comunicación de conocimientos. En cada intercambio de conocimientos, hay un remitente y un receptor. El remitente hace común lo que es privado, hace la información, la comunicación. La información se puede clasificar como formas explícitas y tácitas. La información explícita se puede explicar de forma estructurada, mientras que la información tácita es inconsistente e imprecisa de explicar.

Los datos son conocidos como información cruda y no como conocimientos en sí. La secuencia que va desde los datos hasta el conocimiento es (observe el siguiente cuadro): de los Datos (Data) a la Información (Información), de la Información (Información) a los Hechos (Facts), y finalmente, de los Hechos (Facts) al Conocimiento (Knowledge). Los datos se convierten en información, cuando se hacen relevantes para la toma de decisión a un problema. La información se convierte en hecho, cuando es respaldada por los datos. Los hechos son lo que los datos revelan. Sin embargo el conocimiento instrumental es expresado junto con un cierto grado estadístico de confianza (gl).

Los hechos se convierten en conocimiento, cuando son utilizados en la complementación exitosa de un proceso de decisión. Una vez que se tenga una cantidad masiva de hechos integrados como conocimiento, entonces su mente será sobrehumana en el mismo sentido en que, con la escritura, la humanidad es sobrehumana comparada a la humanidad antes de escribir. La figura siguiente ilustra el proceso de razonamiento estadístico basado en datos para construir los modelos estadísticos para la toma de decisión bajo incertidumbre.

De donde:

Level of Exactness of Statistical Model = Nivel de Exactitud del Modelo Estadístico.

Level of improvements on decisión making = Nivel de Mejoramiento en la Toma de Decisiones

La figura anterior representa el hecho que a medida que la exactitud de un modelo estadístico aumenta, el nivel de mejoramiento en la toma de decisión aumenta. Esta es la razón del porqué necesitamos la estadística de negocio. La estadística se creó por la necesidad de poner conocimiento en una base sistemática de la evidencia. Esto requirió un estudio de las leyes de la probabilidad, del desarrollo de las propiedades de medición, relación de datos.

La inferencia estadística intenta determinar si alguna significancia estadística puede ser adjunta luego que se permita una variación aleatoria como fuente de error. Una inteligente y crítica inferencia no puede ser hecha por aquellos que no entiendan el propósito, las condiciones, y la aplicabilidad de las de diversas técnicas para juzgar el significado.

Considerando el ambiente de la incertidumbre, la posibilidad de que “las buenas decisiones” sean tomadas incrementa con la disponibilidad “de la buena información”. El chance de la disponibilidad de “la buena información” incrementa con el nivel de estructuración del proceso de Dirección de Conocimiento. La figura anterior también ilustra el hecho que mientras la exactitud de un modelo estadístico aumenta, el nivel de mejora en la toma de decisiones aumenta.

Conocimiento es más que simplemente saber algo técnico. El conocimiento necesita la sabiduría. La sabiduría es el poder de poner nuestro tiempo y nuestro conocimiento en el uso apropiado. La sabiduría viene con edad y experiencia. La sabiduría es la aplicación exacta del conocimiento exacto. La sabiduría es sobre saber como algo técnico puede ser mejor utilizado para cubrir las necesidades de los encargados de tomar decisiones. La sabiduría, por ejemplo, crea el software estadístico que es útil, más bien que técnicamente brillante. Por ejemplo, desde que la Web entró en el conocimiento popular, los observadores han notado que esto pone la información en nuestras manos, pero guardar la sabiduría fuera de nuestro alcance.

- PROCESO DE TOMA DE DECISIONES PROBABILÍSTICA

A diferencia de los procesos de toma de decisiones determinanticas tal como, optimización lineal resuelto mediante sistema de ecuaciones, sistemas paramétricos de ecuaciones y en la toma de decisión bajo pura incertidumbre, las variables son normalmente más numerosas y por lo tanto más difíciles de medir y controlar. Sin embargo, los pasos para resolverlos son los mismos. Estos son:

1. Simplificar 2. Construir un modelo de decisión 3. Probar el modelo 4. Usando el modelo para encontrar soluciones:

o El modelo es una representación simplificada de la situación real

o No necesita estar completo o exacto en todas las relaciones o Se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las

irrelevantes. o Este es entendido con mayor facilidad que un suceso

empírico (observado), por lo tanto permite que el problema sea resuelto con mayor facilidad y con un mínimo de esfuerzo y pérdida de tiempo.

5. El modelo puede ser usado repetidas veces para problemas similares, y además puede ser ajustado y modificado.

Afortunadamente, los métodos probabilísticos y estadísticos para el análisis de toma de decisiones bajo incertidumbre son más numerosos y mucho más poderosos que nunca. Las computadoras hacen disponible muchos usos prácticos. Algunos de los ejemplos de aplicaciones para negocios son los siguientes:

Un auditor puede utilizar técnicas de muestreo aleatorio para auditar las cuentas por cobrar de un cliente.

Un gerente de planta puede utilizar técnicas estadísticas de control de calidad para asegurar la calidad de los productos con mínima inspección y menor número de pruebas.

Un analista financiero podría usar métodos de regresión y correlación para entender mejor la analogía entre los indicadores financieros y un conjunto de otras variables de negocio.

Un analista de mercadeo podría usar pruebas de significancia para aceptar o rechazar una hipótesis sobre un grupo de posibles compradores a los cuales la compañía está interesada en vender sus productos.

Un gerente de ventas podría usar técnicas estadísticas para predecir las ventas de los próximos periodos.

- TEORIA DE DECISIÓN SIN PROBABILIDAD.

Criterios posibles:

_ enfoque optimista

_ Enfoque Conservador

_ Enfoque minimax de arrepentimiento.

- ENFOQUE DEL OPTIMISTA.

Para cada acción posible, encontrar el pago mejor sobre todos los estados posibles de la naturaleza.

Después, encuentre el mejor de estos pagos.

Juzga a cada alternativa de decisión en función del mejor pago que pueda ocurrir.

En un problema de maximización lleva a elegir con el máximo de los resultados máximos.

Es un problema de minimización lleva a elegir la alternativa con el mínimo de los elegir la alternativa con el mínimo de los resultados mínimos.

- ENFOQUE CONSERVADOR.

Para cada acción posible, encontrar el peor pago sobre todos los estados posibles de la naturaleza.

Después, encuentre el mejor de estos pagos.

Evalúa cada alternativa de decisión en función del peor pago que pueda ocurrir.

En un problema de maximización lleva a elegir la alternativa que maximice la utilidad mínima obtenible.

En un problema de minimización lleva a elegir la alternativa que minimice el costo máximo obtenible.

- TEORIA DE DECISIÓN CON PROBABILIDAD.

Para seleccionar la mejor alternativa se puede usar el criterio de Valor Esperado.

El valor esperado es la suma ponderada de los pagos correspondientes a ala alternativa de decisión.

El factor de ponderación de cada pago es la probabilidad de ocurrencia del estado de la naturaleza asociado a ese pago.

- REGLA DE DECISIÓN DE BAYERS.

Se usan las mejores estimaciones posibles de las probabilidades de los respectivos estados de la naturaleza en este momento las probabilidades a priori y se calcula el valor esperado del pago de cada acción posible.

Se elige la acción con el máximo pago esperado.

- LIMITACIONES DEL VALOR ESPERADO.

Si las consecuencias de un resultado potencialmente desfavorable pueden sobrellevarse sin mayores sobre saltos, el VE es un criterio razonable para la acción.

Cuando las consecuencias de un resultado potencialmente desfavorable no se pueden ignorarse.

La Cafetera ha estado asesorada por “Mercadeo Científico”, una firma que propone ayudar a Amazonas a tomar una decisión acerca de que

cualquiera o ningún edificio de la planta produzca esos desperdicios y los almacene.

“Mercadeo Científico” afirma que ese análisis técnico podrá decirle a la Cafetera con certeza que cualquiera o ningún mercado es favorable para este producto propuesto. En otras palabras si yo voy a cambiar este ambiente de una decisión de mercadeo bajo un riesgo, a una decisión de mercado bajo seguridad.Esta decisión puede prevenir a la Cafetera de cometer un gran error. “Mercadeo Científico” podrá cobrarle a la Empresa $65.000 por el trabajo y la información.

Qué podrá usted recomendarle a la Cafetera? Podrá él emplear la firma para el estudio de mercadeo? Aún si la información del estudio de mercadeo es perfectamente

precisa, vale la pena gastar $65.000? Podrá servir de algo?.

A través de algunas de estas preguntas que son difíciles de responder, determinando el valor de esta “Información Perfecta” podrá ser útil. En esta sección, dos términos relativos son investigados “La información perfecta del valor esperado” (EVPT) y la “ Información Perfecta con el valor esperado), esas técnicas pueden ayudar a la Cafetera a resolver esta situación que es la de alquilar los servicios de consultoría de mercadeo.

El valor supuesto con la información perfecta es la suposición o promedio de volverse a lo largo del camino, si nosotros tenemos una información perfecta antes de tomar una decisión, en orden para calcular este valor, nosotros escogemos la mejor alternativa para cada estado de naturaleza y multiplicamos este resultado final las veces que ocurra la probabilidad de ocurrir el estado de naturaleza.

- INFORMACION PERFECTA CON EL VALOR ESPERADO

 

La información perfecta del valor esperado EVPI, es el resultado esperado con la información perfecta menos el resultado esperado sin la información perfecta es decir, el máximo EMV.

Si se pudiera contar con un predictor perfecto, se podría seleccionar por anticipado el curso de accionoptimo correspondiente a cada evento pronosticado.

Ponderando la utilidad correspondiente a cada curso de acción óptimo por la probabilidad de ocurrencia de cada evento se obtienen la utilidad esperada contando con información perfecta UEIP.

EL VEIP es la diferencia entre UEIP y VE. Refleja el aumento en la utilidad esperada a partir de contar con un mecanismo de predicción perfecto.

EL VEIP puede considerarse como una medida general del impacto económico de la incertidumbre en el problema de decisión.

Es un indicador del valor máximo que convendría pagar por conseguir información adicional antes actuar.

EL VEIP también da una medida de las oportunidades perdidas. Si el VEIP es grande, es una señal para que quien toma la decisión busque otra alternativa que no se haya considerado hasta el momento.

- EL VALOR ESPERADO AL CONTAR CON INFORMACION PERFECTA.

La ganancia que se espera obtener al conocer con certeza la ocurrencia de ciertos estados de la naturaleza se le denomina:

El valor esperado de la información:

Por lo tanto, la VEIP corresponde al costo de oportunidad de la decisión seleccionada usando el criterio de la ganancia esperada.

Esta decisión es la que genera una menor perdida para el tomador de decisiones.

La estadística Bayesiana construye un modelo a partir de información adicional obtenida de diversas fuentes.

Esta información adicional mejora la probabilidad obtenida de la ocurrencia de un determinado estado de la naturaleza y ayuda al tomador de decisiones a escoger la mejor opción.

- CONCEPTO

Árbol de decisiones: El árbol de decisiones es una representación cronológica del proceso de decisión, mediante una red que utiliza dos tipos de nodos: los nodos de decisión, representados por medio de una forma cuadrada (el nodo de elección), y los nodos de estados de la naturaleza, representados por círculos (el nodo de probabilidad). Dibuje la lógica del problema construyendo un árbol de decisiones. Para los nodos de probabilidad asegúrese de que las probabilidades en todas las

ramas salientes sumen uno. Calcule los beneficios esperados retrocediendo en el árbol, comenzando por la derecha y trabajando hacia la izquierda.

Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial.

Dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.

Un árbol de decisión tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una situación descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto devuelve una respuesta la cual en últimas es una decisión que es tomada a partir de las entradas.

Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valores discretos o continuos. Se utilizan más los valores discretos por simplicidad, cuando se utilizan valores discretos en las funciones de una aplicación se denomina clasificación y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión.

Un árbol de decisión lleva a cabo un test a medida que este se recorre hacia las hojas para alcanzar así una decisión. El árbol de decisión suele contener nodos internos, nodos de probabilidad, nodos hojas y arcos. Un nodo interno contiene un test sobre algún valor de una de las propiedades.

Un nodo de probabilidad indica que debe ocurrir un evento aleatorio de acuerdo a la naturaleza del problema, este tipo de nodos es redondo, los demás son cuadrados. Un nodo hoja representa el valor que devolverá el árbol de decisión y finalmente las ramas brindan los posibles caminos que se tienen de acuerdo a la decisión tomada.

De forma más concreta, refiriéndonos al ámbito empresarial, podemos decir que los árboles de decisión son diagramas de decisiones secuenciales nos muestran sus posibles resultados. Éstos ayudan a las empresas a determinar cuáles son sus opciones al mostrarles las distintas decisiones y sus resultados. La opción que evita una pérdida o produce un beneficio extra tiene un valor. La habilidad de crear una opción, por lo tanto, tiene un valor que puede ser comprado o vendido.

Usted puede imaginarse el conducir de su coche, el comenzar en el pie del árbol de la decisión y el trasladarse a la derecha a lo largo de las ramificaciones. En cada nodo cuadrado usted tiene control, puede tomar una decisión, y da vuelta a la rueda de su coche. En cada nodo del círculo la señora Fortuna asume el control la rueda, y usted es impotente.

A continuación se indica una descripción paso a paso de cómo construir un árbol de decisiones:

1. Dibuje el árbol de decisiones usando cuadrados para representar las decisiones y círculos para representar la incertidumbre.

2. Evalúe el árbol de decisiones, para verificar que se han incluido todos los resultados posibles.

3. Calcule los valores del árbol trabajando en retroceso, del lado derecho al izquierdo.

4. Calcule los valores de los nodos de resultado incierto multiplicando el valor de los resultados por su probabilidad (es decir, los valores esperados).

El árbol es una excelente ayuda para la elección entre varios cursos de acción. Proveen una estructura sumamente efectiva dentro de la cual estimar cuales son las opciones e investigar las posibles consecuencias de seleccionar cada una de ellas. También ayudan a construir una imagen balanceada de los riesgos y recompensas asociados con cada posible curso de acción.

En resumen, los árboles de decisión proveen un método efectivo para la toma de decisiones debido a que:

- claramente plantean el problema para que todas las opciones sean analizadas.- permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una decisión.- proveen un esquema para cuantificar el costo de un resultado y la probabilidad de que suceda.- nos ayuda a realizar las mejores decisiones sobre la base de la información existente y de las mejores suposiciones.

- CÓMO DIBUJAR UN ÁRBOL DE DECISIONES

Para comenzar a dibujar un árbol de decisión debemos escribir cuál es la decisión que necesitamos tomar. Dibujaremos un recuadro para representar esto en la parte izquierda de una página grande de papel.

Desde este recuadro se deben dibujar líneas hacia la derecha para cada posible solución, y escribir cuál es la solución sobre cada línea. Se debe mantener las líneas lo más apartadas posibles para poder expandir tanto como se pueda el esquema.

Al final de cada línea se debe estimar cuál puede ser el resultado. Si este resultado es incierto, se puede dibujar un pequeño círculo. Si el resultado es otra decisión que necesita ser tomada, se debe dibujar otro recuadro. Los recuadros representan decisiones, y los círculos representan resultados inciertos. Se debe escribir la decisión o el causante arriba de los cuadros o círculos. Si se completa la solución al final de la línea, se puede dejar en blanco.Comenzando por los recuadros de una nueva decisión en el diagrama, dibujar líneas que salgan representando las opciones que podemos seleccionar. Desde los círculos se deben dibujar líneas que representen las posibles consecuencias. Nuevamente se debe hacer una pequeña inscripción sobre las líneas que digan que significan. Seguir realizando esto hasta que tengamos dibujado tantas consecuencias y decisiones como sea posible ver asociadas a la decisión original.

Podemos calcular el valor de un nodo del árbol cuando tenemos el valor de todos los nodos que siguen. El valor de un nodo de elección es el valor más alto de todos los nodos que le siguen inmediatamente. El valor de un nodo de probabilidad es el valor esperado de los valores de los nodos que le siguen, usando la probabilidad de los arcos. Retrocediendo en el árbol, desde las ramas hacia la raíz, se puede calcular el valor de todos los nodos, incluida la raíz del árbol. Al poner

estos resultados numéricos en el árbol de decisiones obtenemos como resultado el siguiente gráfico:

Árbol de decisiones típicas

No Consultant = Sin consultor;$500 fee = $500 por honorarios;Hire Consultant = Contratar consultor

Determine la mejor decisión con el árbol partiendo de la raíz y avanzando.

Del árbol de decisiones surge que nuestra decisión es la siguiente:

Contratar al consultor y luego aguardar su informe.Si el informe predice muchas ventas o ventas medias, entonces producir

el producto.De lo contrario, no producirlo.

Verifique la eficiencia del consultor (%) calculando el índice: (Beneficio esperado recurriendo al consultor {monto en $}) / VEIP. El beneficio esperado recurriendo al consultor surge del gráfico como BE = 1000 - 500 = 500, mientras que VEIP = 0,2(3000) + 0,5(2000) + 0,3(0) = 1600. Por lo tanto, la eficiencia de este consultor es: 500/1600 = 31%

Como trabajo domiciliario rehaga este problema con distribución previa plana, es decir, trabajando sólo con las recomendaciones de la firma de marketing. Trabajar con distribución previa plana significa que asigna igual probabilidad, a diferencia de (0,2, 0,5, 0,3). Es decir, el dueño del problema no conoce el nivel de ventas si introduce el producto al mercado.

El Impacto de una Probabilidad Previa y la Matriz de Confiabilidad en sus Decisiones: Para estudiar cuán importante es su conocimiento previo y/ o la precisión de la información esperada de los consultores en sus decisiones, le sugiero que realice de nuevo el ejemplo numérico anterior aplicando análisis de sensibilidad. Usted podría comenzar con el siguiente caso extremo e interesante usando este Java Script para los cálculos necesarios:

o Considere una prioridad plana, sin cambiar la matriz de confiabilidad.

o Considera Ana matriz de confiabilidad perfecta (es decir, con una matriz de identidad), sin cambiar la prioridad.

o Considere una prioridad perfecta, sin cambiar la matriz de confiabilidad.

o Considera una matriz de confiabilidad plana (es decir, con todos los elementos iguales), sin cambiar la prioridad.

o Considere la predicción de probabilidades de los consultores como su

o propia prioridad, sin cambiar la matriz de confiabilidad.

- EVALUAR LOS ÁRBOLES

Ahora ya estamos en condición de evaluar un árbol de decisiones. Aquí es cuando podemos analizar cuál opción tiene el mayor valor para nosotros. Comencemos por asignar un costo o puntaje a cada posible resultado - cuánto creemos que podría ser el valor para nosotros si estos resultados ocurren.

Luego, debemos ver cada uno de los círculos (que representan puntos de incertidumbre) y estimar la probabilidad de cada resultado. Si utilizamos porcentajes, el total debe sumar 100%. Si utilizamos fracciones, estas deberían sumar 1. Si tenemos algún tipo de información basada en eventos del pasado, quizás estemos en mejores condiciones de hacer estimaciones más rigurosas sobre las probabilidades. De otra forma, debemos realizar nuestra mejor suposición.

Esto dará un árbol parecido al de la siguiente figura:

 

- CALCULAR LOS VALORES DE LOS ÁRBOLES

Una vez que calculamos el valor de cada uno de los resultados, y hemos evaluado la probabilidad de que ocurran las consecuencias inciertas, ya es momento de calcular el valor que nos ayudará a tomar nuestras decisiones.

Comenzamos por la derecha del árbol de decisión, y recorremos el mismo hacia la izquierda. Cuando completamos un conjunto de cálculos en un nodo (cuadro de decisión o círculo de incertidumbre), todo lo que necesitamos hacer es anotar el resultado. Podemos ignorar todos los cálculos que llevan a ese resultado.

- CALCULAR EL VALOR DE LOS NODOS DE INCERTIDUMBRE

Cuando vayamos a calcular el valor para resultados inciertos (los círculos), debemos hacerlo multiplicando el costo de estos resultados por la probabilidad de que se produzcan. El total para esos nodos del árbol lo constituye la suma de todos estos valores.

En este ejemplo, el valor para "Producto Nuevo, Desarrollo Meticuloso" es:

0,4 (probabilidad de un resultado bueno) x $500.000 (costo) $ 200.000 0,4 (probabilidad de un resultado moderado) x $25.000 (costo) $ 10.000 0,2 (probabilidad de un resultado pobre) x $1.000 (costo) $ 200                                                                           Total: $ 210.200

Colocamos el valor calculado para cada nodo en un recuadro.

- CALCULAR EL VALOR DE LOS NODOS DE DECISIÓN

Cuando evaluamos los nodos de decisión, debemos escribir el costo de la opción sobre cada línea de decisión. Luego, debemos calcular el costo total basado en los valores de los resultados que ya hemos calculado. Esto nos dará un valor que representa el beneficio de tal decisión.

Hay que tener en cuenta que la cantidad ya gastada no cuenta en este análisis - estos son costos ya perdidos y (a pesar de los argumentos que pueda tener un contador) no deberían ser imputados a las decisiones.

Cuando ya hayamos calculado los beneficios de estas decisiones, deberemos elegir la opción que tiene el beneficio más importante, y tomar a este como la decisión tomada. Este es el valor de este nodo de decisión.

El árbol final con los resultados de los cálculos puede verse en la siguiente figura:

En este ejemplo, el beneficio que hemos calculado previamente para "Nuevo Producto, Desarrollo Meticuloso" fue $210.000. Luego, estimamos el futuro costo aproximado de esta decisión como $75.000. Esto da un beneficio neto de $135.000.

El beneficio neto de "Nuevo Producto, Desarrollo Rápido" es $15.700. En esta rama por consiguiente seleccionamos la opción de mayor valor, "Nuevo Producto, Desarrollo Meticuloso", y escribimos ese valor en el nodo de decisión.

- CUÁL ES EL RESULTADO

Realizando este análisis podemos ver que la mejor opción es el desarrollo de un nuevo producto. Es mucho más valiosos para nosotros que tomemos suficiente tiempo para registrar el producto antes que apurarnos a sacarlo rápidamente al mercado. Es preferible el mejorar nuestros productos ya desarrollados que echar a perder un nuevo producto, incluso sabiendo que nos costará menos.

Así como todos los métodos ya vistos para la toma de decisiones, y como ya escribimos en la edición pasada, aunque contemos con todas las herramientas que existen para realizar decisiones adecuadas, estas sólo servirán de ayuda a nuestra inteligencia y sentido común - ellos son nuestros mejores activos a la hora de realizar esta tarea.

Economista francés, primer profesor en la cátedra de economía política de la Universidad de Lausanne y creador de esta escuela económica. Analizó las condiciones del equilibrio general en la economía, desarrollando, independientemente de Jevons.

En la teoría de la Utilidad se supone que los consumidores poseen una información completa acerca de todo lo que se relacione con su decisión de consumo, pues conoce todo el conjunto de bienes y servicios que se venden en los mercados, además de conocer el precio exacto que tienen y que no pueden variar como resultado de sus acciones como consumidor, adicionalmente también conocen la magnitud de sus ingresos.

Por tanto, la actitud de consumo de bienes será diferente para cada uno de ellos, independiente de la satisfacción que deseen obtener. De lo anterior se deriva la idea de definir a la utilidad como la cualidad que vuelve deseable a un bien, dicha utilidad está basada en los estudios que realizaron los economistas clásicos.

Adam Smith y David Ricardo, quienes fundamentaban sus razones acerca de la utilidad de los objetos por la capacidad que tienen para satisfacer una necesidad.

El único medio para medir la utilidad de las cosas consiste en utilizar una escala subjetiva de gustos que muestre teóricamente un registro estadístico de la utilidad del consumo que se hace. Sin embargo, existen otras razones por las cuales también puede obtenerse satisfacción y no es precisamente utilidad.

- LA UTILIDAD MARGINAL

Este concepto, se encontraba esbozado en la teoría de Gossen, pero es desarrollado en los trabajos de Jevons, Walras y Menger, y se puede definir brevemente señalando que “La utilidad marginal es la utilidad aportada por la última dosis disponible de un bien”, y en definitiva, corresponde a la característica ya vista de que la utilidad es concreta, recordando que esto significa que el grado de satisfacción de la necesidad no depende del bien en sí mismo, sino de la intensidad experimentada por el sujeto respecto de la satisfacción de la necesidad y de la cantidad de bienes disponibles para esto, considerando que marginal como concepto significa adicional.

- TEORÍA DE LA UTILIDAD

La teoría de la utilidad trata de explicar el comportamiento del consumidor. Desde esta perspectiva se dice que la utilidad es la aptitud de un bien para satisfacer las necesidades. Así un bien es más útil en la medida que satisfaga mejor una necesidad. Esta utilidad es cualitativa (las cualidades reales o aparentes de los bienes), es espacial (el objeto debe encontrarse al alcance del individuo) y temporal (se refiere al momento en que se satisface la necesidad).

Esta teoría parte de varios supuestos:

El ingreso del consumidor por unidad de tiempo es limitado.

Las características del bien determinan su utilidad y por tanto afectan las decisiones del consumidor.

El consumidor busca maximizar su satisfacción total (utilidad total), y por tanto gasta todo su ingreso.

El consumidor posee información perfecta, es decir, conoce los bienes (sus características y precios).

El consumidor es racional, esto quiere decir que busca lograr sus objetivos, en este caso trata de alcanzar la mayor satisfacción posible. Esto quiere decir que el consumidor es capaz de determinar sus preferencias y ser consistente en relación con sus

preferencias. Así, si el consumidor prefiere el bien A sobre el bien B y prefiere el bien B sobre el bien C, entonces preferirá el bien A sobre el bien C (transitividad).

La teoría económica del comportamiento del consumidor se topa con un problema importante (llamado el problema central de la teoría del consumidor), el cual es la imposibilidad de cuantificar el grado de satisfacción o utilidad que el consumidor obtiene de los bienes. No existe una unidad de medida objetiva de la satisfacción. Este problema se ha enfrentado a través de dos enfoques distintos:

Enfoque cardinal: Supone que si es posible medir la utilidad, o sea que si se dispone de una unidad de medida de la satisfacción.

Enfoque ordinal: En este enfoque el consumidor no mide la utilidad, sólo establece combinaciones de bienes que prefiere o le son indiferentes con respecto a otras combinaciones de bienes.

- ENFOQUE CARDINAL

A partir de los supuestos y conceptos mencionados se definen dos conceptos de utilidad o satisfacción:

Utilidad Total: es la satisfacción total de consumir una cierta cantidad de un bien.

Utilidad Marginal: es la satisfacción extra de una unidad de consumo adicional.

Ejemplo: Suponga que un consumidor percibe los siguientes niveles de utilidad total y marginal por el consumo de chocolates:

Q UT UM0 0 -

1 8 82 18 103 26 84 32 65 36 46 38 27 38 08 36 -2

Graficando ambos conceptos:

En los datos anteriores se observa que se satisface la LEY DE LA UTILIDAD MARGINAL DECRECIENTE, es decir, la satisfacción adicional del consumidor disminuye a medida que se consume una mayor cantidad del bien. Observe que hay un punto de inflexión, a partir del cual la utilidad marginal (UM) se vuelve decreciente:

¿Cuánto debe comprar el consumidor?

Para responder a esa pregunta es necesaria más información:

El ingreso del consumidor.

La utilidad que obtiene por los demás bienes alternativos.

Supóngase que el consumidor puede comprar dos bienes A y B. Entonces deben cumplirse dos condiciones para maximizar la satisfacción total:

1. El consumidor gasto todo su ingreso: restricción presupuestaria:

I = Pa· Qa + Pb · Qb

2. El consumidor maximiza su utilidad total: condición de equimarginalidad:

- TIPOS DE UTILIDAD.

La utilidad de los bienes no podrá medirse jamás, pero si puede calcularse mediante un sencillo procedimiento matemático, el cual se desarrollará de manera analítica.

El punto de partida lo constituye la definición de la utilidad que dice lo siguiente: “Es el grado de satisfacción que proporcionan los distintos satis factores que utiliza un consumidor”.

La utilidad de un bien se calcula mediante las fórmulas matemáticas de la Utilidad Total (utx), utilidad marginal (Umx) y la Promedio (Upx), las cuales muestran que mientras unidades se consuman por cada unidad de un bien, mayor será la utilidad que se reciba; a pesar de que la utilidad total aumenta, la marginal disminuirá.

Se observará que la utilidad total llegará a un máximo; la promedio conservará un comportamiento normal a la media aritmética mientras que la marginal será igual a cero. Esto es el punto de Saturación en el consumo, lo que indica la plena y total satisfacción de un consumidor.

Utilidad Total. (Utx)

Representa la suma de las utilidades que obtiene un consumidor al utilizar cierta cantidad de bienes (artículos).

Utilidad Promedio (Upx)

Representa una distribución aritmética como resultado de la acción de dividir la utilidad total entre el número de satis factores consumidos. La Fórmula de cálculo se expresa:

Upx= Utx/Qx Donde:Upx =Utilidad promedio de un artículo.

Utx = Utilidad de cierto artículo.Qx = Cantidad de cierto artículo.

Utilidad marginal (Umx):

Representa el incremento en la utilidad de un artículo “X” en la medida que el consumidor utiliza una unidad más de un mismo satisfactor. La fórmula para calcularla es:

Donde:Umx = Utilidad de cierto artículo.D Utx = Incremento o adición de la utilidad total de ciertos artículos.D Qx = Incremento o adición de la cantidad de cierto artículo.

Veamos un ejemplo con la siguiente tabla de datos:

Qx Utx Umx Upx0 0 - -1 10 10 102 18 8 93 24 6 84 28 4 75 30 2 66 30 0 57 28 -2 48 24 -4 3

A continuación se presentarán la manera en cómo se aplican las fórmulas anteriores:

En las columnas de la tabla anterior se encuentran la utilidad total hipotética, la marginal y la promedio de un individuo al consumir cantidades alternas de un satisfactor.

Se consume un bien y se observa la medida en que se consume, la satisfacción se incrementa hasta un máximo, de seguir consumiendo ese bien en lugar de contribuir a la satisfacción, puede provocar un malestar, por tanto se puede decir que la satisfacción disminuye, por lo que su utilidad marginal será negativa.

(Recuerda el principio de utilidad decreciente).

Explicación de la tabla:

QX Utx Umx Upx0 0 - -1 10 10 102 18 8 93 24 6 84 28 4 75 30 2 66 30 0 57 28 -2 48 24 -4 3

La columna 1 muestra las cantidades de consumo del bien que ha hecho una persona.

La columna 2 muestra la satisfacción o utilidad total acumulada de acuerdo con las cantidades suministradas.

La columna tres representa las adiciones que va sufriendo la utilidad total por el hecho de consumir una unidad más del mismo.

La columna 4 solo muestra el consumo promedio del bien

Son decisiones encadenadas entre sí que se presentan a lo largo del periodo del estudio previamente seleccionado.

En consecuencia, la decisión inicial se toma sobre la base de la consideración explicitas de otras decisiones futuras.

Para tomar una decisión se toma de base el árbol de decisión que son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de eventos considerados claves.

- EJEMPLO DE UNA DECISION SECUENCIAL.

Una empresa está considerando el lanzamiento de un nuevo producto al mercado o tal vez diferirlo para dentro de dos años.

Esto significa que la empresa debe tomar la decisión de invertir o de no invertir en t= 0 y t=2.

- CONSTRUCCION DE UN ARBOL DE DECISION. NODOS

1. DE DECISION…………………..

Indican los puntos en el tiempo donde se tomara la decisión.

2. DE EVENTOS………………….

Indican las existencias de eventos sujetos a incertidumbre asociados a las alternativas de inversión.

RAMAS

1. Que parten de los nodos de decisión representan alternativas de inversión o de curso de acción:

2. Las ramas que parten de los nodos de eventos representas situaciones sujetas a incertidumbre que han sido cuantificadas por intermedio del uso de probabilidades.

Demanda alta... 0.6

Demanda baja... 0.4

PASOS A SEGUIR:

1. Identifique las decisiones requeridas, así como los eventos sujetos a incertidumbre.

2. Construya el árbol de decisión.- Orden cronológico de las decisiones- Eventos claves- Alternativas y probabilidades asociadas a los eventos claves.

3. Estime los flujos monetarios de cada alternativa bajo la ocurrencia de cada uno de los eventos probabilísticos.

4. Estime las probabilidades de cada rama y de cada nodo probabilístico.

5. Resuelva de atrás hacia adelante para conocer el E [VPN (i)].

* DETERMINACION DE PROBABILIDADES EN LOS NODOS DE EVENTOS.

P (A1/A2) P (A1A2) = P1

P (A1) P (A1B2) = P2

P (B2/A1) P (B1B2) = P3

P (B1B2)

P (A1/A2) = P (A1A2) P (B2/A1) = P (A1B2)

P (A1) P (A1)

RESOLUCION DEL ARBOL.

- Siendo el nodo es un Nodo de evento el valor esperado es igual a :

E (NE) =

Donde m es el número de ramas que parten de nodo.

- Si el nodo es un Nodo de decisión el valor esperado se determina seleccionando el máximo valor esperado de las ramas que parten de ese nodo.

E (ND) = Max. [E (VPN) 1, E (VPN) 2,……….

Donde 1,2… representan el número de ramas que parten del nodo.

- VENTAJAS Y DESVENTAJAS.

1. La consideración explicita de decisiones futuras obliga al decisor a elaborar planes de más largo plazo.

2. La técnica de resolución, aunque sencilla, puede volverse compleja en la medida que aumentan alternativas y eventos probabilísticos.

3. Solo maneja distribuciones de probabilidades discretas.

- CONCEPTO

En el momento de tomar decisiones sobre la herramienta financiera en la que debemos invertir nuestros ahorros, es necesario conocer algunos métodos para obtener el grado de riesgo que representa esa inversión. Existe una forma de análisis de uso frecuente en la administración financiera llamada de Sensibilidad, que permite visualizar de forma inmediata las ventajas y desventajas económicas de un proyecto.

Éste método se puede aplicar también a inversiones que no sean productos de instituciones financieras, por lo que también es recomendable para los casos en que un familiar o amigo nos ofrezca invertir en algún negocio o proyecto que nos redituaría dividendos en el futuro.

El análisis de sensibilidad de un proyecto de inversión es una de las herramientas más sencillas de aplicar y que nos puede proporcionar la información básica para tomar una decisión acorde al grado de riesgo que decidamos asumir.

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 problema, en la empresa o en los datos del problema mismo.

El análisis de sensibilidad es un término financiero, muy utilizado en el mundo de la empresa a la hora de tomar decisiones de inversión, que consiste en calcular los nuevos flujos de caja y el VAN (en un proyecto, en un negocio, etc.), al cambiar una variable (la inversión inicial, la duración, los ingresos, la tasa de crecimiento de los ingresos, la tasa de crecimiento de los ingresos, los costes, etc.). De este modo teniendo los nuevos flujos de caja y el nuevo VAN podremos calcular o mejorar nuestras estimaciones sobre el proyecto que vamos a comenzar en el caso de que esas variables cambiasen o existiesen errores iniciales de apreciación por nuestra parte en los datos obtenidos inicialmente.

Para hacer el análisis de sensibilidad tenemos que comparar el VAN antiguo con el VAN nuevo y nos dará un valor que al multiplicarlo por cien obtendremos el porcentaje de cambio. La fórmula a utilizar es la siguiente: (VANn − VANe) / VANe. Donde VANn es el nuevo VAN obtenido y VANe es el VAN que teníamos antes de realizar el cambio en la variable.

Este análisis consiste en determinar que tan sensible es la respuesta óptima del Método Simplex, al cambio de algunos datos como las ganancias o costos unitarios (coeficientes de la función objetivo) o la disponibilidad de los recursos (términos independientes de las restricciones). La variación en estos datos del problema se analizará individualmente, es decir, se analiza la sensibilidad de la solución debido a la modificación de un dato a la vez, asumiendo que todos los demás permanecen sin alteración alguna. Esto es importante porque estamos hablando de que la sensibilidad es estática y no dinámica, pues solo contempla el cambio de un dato a la vez y no el de varios.

Objetivo Principal del Análisis de Sensibilidad Establecer un intervalo de números reales en el cual el dato que se analiza puede estar contenido, de tal manera que la solución sigue siendo óptimo siempre que el dato pertenezca a dicho intervalo.

Los análisis más importantes son;

1. Los coeficientes de la función objetivo; y 2. Los términos independientes de las restricciones y pueden abordar por medio del Método Gráfico o del Método Simplex.

- ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

La base para aplicar este método es identificar los posibles escenarios del proyecto de inversión, los cuales se clasifican en los siguientes:

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.

Así podremos darnos cuenta que en dos inversiones donde estaríamos dispuestos a invertir una misma cantidad, el grado de riesgo y las utilidades se pueden comportar de manera muy diferente, por lo que debemos analizarlas por su nivel de incertidumbre, pero también por la posible ganancia que representan:

- EJEMPLO:

Inversión A Inversión BInversión Inicial $ 100,000 $ 100,000

Posibles ganancias en el periodo de Inversión Resultado PosiblePesimista 2,500 0.00Probable 50,000Optimista 60,000 100,000

Resultados incluyendo la inversión:

Pesimista (-97,500) (-100,000)Probable 150,000 150,000Optimista 160,000 200,000

Los estimados de resultados se deben fijar por medio de la investigación de cada proyecto, es decir, si se trata de una sociedad de inversión

podremos analizar el histórico de esa herramienta financiera en particular, en el caso de un proyecto de negocio, debemos conocer la proyección financiera del mismo y las bases en que determinaron dicha proyección.

Como se puede observar en el ejemplo, el grado de mayor riesgo lo presenta el proyecto B, pero también la oportunidad de obtener la mayor utilidad. Normalmente así se comportan las inversiones, a mayor riesgo mayores utilidades posibles.

Después de conocer el sistema de análisis de Sensibilidad de un proyecto, lo siguiente es que usted analice y tome decisiones en base a sus expectativas de riesgo, le recomendamos asesorarse por un profesional antes de invertir su dinero, en conjunto podrán ocupar éste y otros métodos para tomar la decisión que más se adapte a sus requerimientos.

El análisis de sensibilidad es una parte importante en la presentación de nuevos proyectos financieros dentro de la empresaSi se construye una gráfica que relacione los costos con los números de unidades producidas se tiene que:

 1. Para el plan A:

PLAN AX COSTO A500 100.0001330 266.0002000 400.000

2. Para el plan B:

PLAN BX COSTO B500 245.247133 266.000

02000 282.747

3. Al unir los resultados de los costos en una gráfica se tiene:

En la gráfica, se observa que, para una producción anual inferior a 1.330 unidades, es mejor el Plan A y de ahí en adelante, es mejor el plan B. Tomar una decisión, con base en 1.330 unidades es altamente riesgosa, debido a que cualquier error sobre la estimación de producción (determinada por las ventas) puede cambiar la decisión de un plan a otro; sin embargo, para una producción superior a 2.000 unidades o inferior a 1.000 unidades, va a ser muy acertada pues prácticamente se vuelve insensible a errores de producción.

La máxima variación o error K que puede cometerse, sin que se cambie la decisión será:

K = Xe - X/ X

Donde Xe = Punto de equilibrio del número de unidades producidas.

          X = Producción anual estimada.

Si K tiende a cero, la sensibilidad de la decisión será muy alta y si K es grande la sensibilidad, será baja. Naturalmente, el concepto subjetivo, que depende del buen criterio del analista financiero.

En el ejemplo se calcula el índice de sensibilidad K se tiene:

K = 1330 - 2000/ 2000

K = - 0.335

K = - 33.5%

Lo cual significa que una disminución del 33.5% no alcanza a cambiar la decisión. Si se supone una producción de 1.200 unidades se tendría que:

K = 1330 - 1200/ 1200

K =  0.11

K =  11%

Esto significa que un aumento de producción del 11% que equivaldría a unas 1.200 *0.11 = 132 unidades no alcanza a cambiar la decisión.

Al ver abarcado cada uno de los puntos podemos concluir que a lo largo de nuestra carrera o de nuestro proyecto de vida tomamos decisiones que haberes nos lleva a buenos resultados o de plano cometemos el

error de haber tomado una mala decisión cual haya sido la decisión que se haya tomado siempre trae sus consecuencias.

Sin darnos cuentas analizamos los problemas y hacemos un listados de las alternativas que hay para tomar la mejor decisión, un ejemplo de esto sería en el momento de decidir qué carrera vamos a estudiar vamos enfocando en las materias que más nos gusta, después realizamos un examen ubicándonos a que perfil, y posteriormente de las analizamos cada una de las carreras a que se enfoco mi perfil después de tener muchas alternativas hacemos un análisis cual tiene más campo de trabajo, en cual me puedo desenvolver mas y poder ganar más dinero para que al finar según a mi criterio tome la mejor decisión.

Este y otros ejemplos son los que nos rodea y sin darnos cuenta estamos aplicando cada uno de estos conceptos.

http://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3nhttp://es.wikipedia.org/wiki/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n

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Prentice – Hall, Englewood Ciffs, 1987.-- www.rincondelvago.com

Teoria de desiciones

Partes de la teoría

Teoría de la decisión normativa

Teoría de la decisión descriptiva

Elección bajo impredecibilida

Elección intertemporal

Decisiones sociales

ELEMENTOS DE UNA TOMA DE DECISIÓN

ETAPAS DEL PROCESO DESICIVO

CLASIFICACION DE Los PROCESOS DE DECISIÓN

Clasificación de los procesos de decisión

Importancia de tomar decisión Decisiones programadas

Situaciones o contexto de decisión

Características generales de las toma de decisión

Criterios daciones deterministico y probabilístico

del valoProceso de toma de decisiones probabilística

Teoría de decisión sin probabilidad

Enfoque del optimista

Enfoque del optimista

Enfoque conservado

Teoría de decisión

con

Regla de decisión bayers

Limitaciones del valor esperado

Valor información perfecta Información perfecta con el valor esperado

El valor esperado al contar al contar con

una información correcta

Arboles de decisiones

Evaluar arboles

Calcular valores de los arboles

Calcular el valor de lo nodos de incertidumbre

Calcular valor de los

nodos de decisión

Teoría de utilidad

Utilidad marginal

Teoría de la utilidad

Enfoque cardinal

Tipos de utilidad

Decisiones secuenciales

Análisis de la sensibilidad