Decision theory influence diagram
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Este documento describe diferentes técnicas para modelar la incertidumbre en la toma de decisiones, incluyendo diagramas de influencia. Explica cómo medir y representar gráficamente la incertidumbre, y provee ejemplos de cómo usar diagramas de influencia para evaluar decisiones que involucran riesgo e incertidumbre.
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- 1. G. Edgar Mata Ortiz Teoría de Decisiones Diagramas de influencia y modelación de la incertidumbre
- 2. Objetivo General • El participante evaluará diferentes técnicas para la toma de decisiones con enfoques que le permitan seleccionar cursos o líneas de acción en situaciones de negocios tal que dichas acciones sean consistentes con las metas de las organizaciones.
- 3. Contenido • Modelar la incertidumbre • ¿Medición de la incertidumbre? • Incertidumbre y riesgo • Probabilidades subjetivas y objetivas • Eventos inciertos • Preferencias en el modelado • Representación gráfica de incertidumbre • Diagramas de influencia
- 4. Modelar la incertidumbre • Los modelos matemáticos son herramientas que nos ayudan a entender mejor las situaciones que enfrentamos. • Una mejor comprensión de la situación conduce a un mejor diagnóstico y descripción del problema. • Modelar la incertidumbre nos permite visualizar el nivel de incertidumbre que tenemos y cómo manejarla.
- 5. ¿Medición de la incertidumbre? • No todos los eventos inciertos son igualmente inciertos. • La incertidumbre se mide mediante las herramientas de la probabilidad: variables aleatorias, distribuciones de probabilidad y gráficos de probabilidad, entre otros. • El conocimiento probabilístico es una forma de indicar cuánto sabemos acerca de fenómenos inciertos.
- 6. Incertidumbre y riesgo • El riesgo es una incertidumbre medida. • Esta medida se expresa en la forma de conocimiento probabilístico • Nos permite cuantificar las consecuencias de las elecciones que hagamos en combinación con eventos aleatorios.
- 7. Probabilidades subjetivas y objetivas • Existe una diferencia entre estas dos formas de determinar probabilidades. • Las objetivas se basan en datos tratados estadísticamente o leyes matemáticas de probabilidad. • Las subjetivas se basan en el juicio de las personas. • Ambas formas de asignar probabilidades son válidas y se emplean constantemente.
- 8. Eventos inciertos • En el mundo de los negocios y en la vida cotidiana numerosos eventos son inciertos: • La demanda de un producto • El tiempo de vida útil de cualquier maquinaria y/o equipo • La tasa de defectos de un lote de producción • El resultado de un partido de fútbol
- 9. Preferencias en el modelado • La incertidumbre puede ser modelada de muchas formas: • Técnicas de análisis de decisión • Diagramas de árbol • Diagramas de relación • Diagramas de influencia • Herramientas de pronósticos • Modelos estocásticos • Entre muchos otros
- 10. Representación gráfica de la incertidumbre • La representación gráfica de situaciones en las que existe incertidumbre nos permite visualizar y comunicar mejor la información y conocimiento involucrados en el modelo. • Hace transparentes las elecciones efectuadas por el tomador de decisiones así como los criterios empleados.
- 11. Diagramas de influencia • El participante aplicará los diagramas de influencia para representar situaciones de toma de decisiones gestionando adecuadamente la incertidumbre.
- 12. Diagramas de influencia • Simbología empleada en un diagrama de influencia
- 13. Diagramas de influencia • Simbología empleada en un diagrama de influencia A B
- 14. Diagramas de influencia • Simbología empleada en un diagrama de influencia BA
- 15. Diagramas de influencia • Simbología empleada en un diagrama de influencia A B
- 16. Diagramas de influencia • Simbología empleada en un diagrama de influencia A B
- 17. Ejemplo • Se dispone de $2000 para invertir y el objetivo es conseguir el máximo beneficio posible. Existen dos alternativas: • Invertir en un negocio: Si es exitoso, se ganan $3000, pero si fracasa, se pierde todo el dinero invertido. • Invertir en el banco que ofrece un interés seguro de $200 • ¿Cuál es la inversión más adecuada?
- 18. Ejemplo • Se representa la elección con el símbolo adecuado Elección de inversión Alternativas Negocio Banco
- 19. Ejemplo • Se agrega la representación del azar en cuanto al éxito del negocio. Elección de inversión Alternativas Negocio Banco Resultado del negocio Posibilidades Éxito Fracaso
- 20. Ejemplo • Se sintetizan los resultados. Elección de inversión Alternativas Negocio Banco Resultado del negocio Posibilidades Éxito Fracaso Alternativas Resultado del Negocio Resultado financiero Negocio Éxito 5000 Fracaso 0 Banco Éxito 2200 Fracaso 2200
- 21. Ejemplo 2 • Suponga que vive en la ciudad A y esta se ve amenazada por un huracán por lo que las autoridades recomiendan evacuar. • A pesar de que evacuar resulta costoso, es para garantizar la seguridad personal. • Quedarse es riesgoso, pero si el huracán se desvía un poco, estarás a salvo sin incurrir en gastos.
- 22. Ejemplo 2 • Los dos objetivos fundamentales son maximizar la seguridad y minimizar los costos. • Sin duda se prestará atención a los pronósticos meteorológicos, pero estos no son predictores confiables del comportamiento de los huracanes.
- 23. Ejemplo 2 • El elemento central es el pronóstico. Pronóstico Pronóstico Huracán en A Huracán no en A
- 24. Ejemplo 2 • El pronóstico es un elemento de decisión. Pronóstico Pronóstico Huracán en A Huracán no en A Secuencia Decisión Opciones Evacuar Quedarse
- 25. Ejemplo 2 • El pronóstico es afectado por el desplazamiento del huracán. Pronóstico Pronóstico Huracán en A Huracán no en A Secuencia Decisión Opciones Evacuar Quedarse Ruta del huracánDependencia Resultado Huracán en A Huracán no en A
- 26. Ejemplo 2 • Todos los elementos influyen en las consecuencias. Pronóstico Pronóstico Huracán en A Huracán no en A Secuencia Decisión Opciones Evacuar Quedarse Conse- cuencia Ruta del huracánDependencia Resultado Huracán en A Huracán no en A
- 28. Bibliografía • CLEMEN, Robert T. Making Hard Decisions with Decision Tools Suite. Edit. Duxbury. USA, 2001. 1st Edition. • DPL 4.0 Professional Decision Analysis Software: Academic Edition. Edit. Duxbury. USA, 2000. 2nd Edition. • FABRYCKY, W. J., Thuesen, G. J. and Verna, D. Economic Decision Analysis. Edit. Prentice Hall. USA, 1998.