BIBLIOGRAFIA
INFORMACION PERFECTA
http://invdeo.blogspot.mx/2006/10/unidad-2-teora-de-decisiones-2.html
INESTIGACION DEOPERACIONES II
INTRODUCCION ALAINVESTIGACION DE OPERACIONES SEXTA EDICION
HAMDY A. TAHA.1997
INVESTIGACION DE OPERACIONES, WAYNE L.WINSTON
DENARDO.E.U: DINAMICPROGRAMMING THERY AN APLICATION 1982
INTERPRETACIÓN DEL VEIP
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 de 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
ANALISIS DE DECISIONES CON INFORMACION MUESTRAL
3.4 ÁRBOLES DE DECISIÓNES
Un árbol de decisión es un árbol orientado que representa un proceso de decisión .Los nodos designa puntos en el tiempo en los cuales: i) debe tomarse una u otra dedición, o ii) quien toma las decisiones se enfrenta a uno y otro estado de la naturaleza. O iii) el proceso termina.
Saliendo de un nodo (i) hay una rama para cada posibles decisión saliendo de un nodo(ii) hay una rama para cada posibles estado de la naturaleza. Bajo cada ramas se escribe la probabilidad del evento corresponde, cuando este definida.
Los arboles de decisión son útiles para determinar decisiones optimas en procesos complicados.
Las técnicas consisten en iniciar con los nodos terminales y moverse secuenciales hacia atrás a través de la red, calculando la ganancia esperada en los nodos intermedios. Cada ganancia se escribe encima del nodo correspondiente. Una decisión recomendada es aquella que lleva a una ganancia máxima esperada. Aquellas decisiones que resultan no recomendables tienen las ramas correspondientes marcadas con cruz.
3.5 TEORÍA DE 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).
3.3 VALOR DE LA INFORMACIÓN PERFECTA
Valor esperado de la información perfecta (VEIP)
Es lo máximo que se debe estar dispuesto a pagar para obtener información adicional(perfecta) para tomas una mejor decisión
Si se pudiera contar con un predictor perfecto, se podría seleccionar por anticipado el curso de acción óptimo correspondiente a cada evento pronosticado.
Ponderando la utilidad correspondiente a cada curso de acción óptimo por la probabilidad de ocurrencia de cada evento se obtiene 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.
Una vez descartada B, la tabla de consecuencias queda:
Tabla de Consecuencias de Juan
Se aprecia que ya no existen situaciones de dominio absoluto, pero la opción C es superior a la B en casi todos los objetivos, excepto en el de las vacaciones (donde pierde por sólo un día). Aquí, por supuesto, entra a tallar el criterio del decisor: ese día de vacaciones ¿es tan importante como la diferencia en el sueldo o la mayor distancia? Creemos que para la mayoría probablemente valga más que la diferencia en distancia (2 km.) pero difícilmente puede compensar los cien mil pesos de mayor sueldo que se obtienen con C. Se dice, en este caso, que C tiene Dominio Relativo sobre B, circunstancia que permite eliminar a esta última.
Crear una Tabla De Consecuencias
Una Tabla de Consecuencias representa en cada línea un objetivo y en cada columna una opción o candidato. Las intersecciones son –naturalmente- las calificaciones de los objetivos para cada candidato. Se verá mejor a través de un ejemplo: supongamos que Juan quiere encontrar trabajo y sus objetivos son:
Sueldo
Flexibilidad de Horario
Prestaciones
Distancia desde su casa
Vacaciones
El sueldo se medirá en miles de pesos, la flexibilidad de horario en Alta (A), Mediana (M), o Nula (N), la calidad y cantidad de prestaciones, mediante una nota de 1 a 7, la distancia, en cantidad de Kilómetros y las vacaciones, en Días hábiles por año.
Por otra parte, supondremos que ya tiene cinco ofertas:
A, B, C, D y E.
Supongamos, además, que una vez hecha la evaluación de cada objetivo individual, para cada oferta, se obtuvo la siguiente Tabla de Consecuencias:
Tabla de Consecuencias de Juan
En la tabla se puede apreciar que la opción D tiene dominio Absoluto sobre la opción A, ya que el sueldo es más alto (550 contra 500) y es igual o superior en los objetivos restantes.
Una vez eliminada A, la tabla queda:
Tabla de Consecuencias de Juan
A veces no es fácil identificar situaciones de dominio por la sola observación de la tabla de consecuencias. En tal caso se puede recurrir a una Tabla de Clasificación, la que –en lugar de desplegar los valores- muestra la ubicación relativa de cada opción en cada uno de los objetivos. En el caso de Juan, la Tabla de Clasificación quedaría:
Tabla de Clasificación de Juan
Donde el símbolo (e) significa empate.
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.
3.6 ANALISIS DE LA 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 cuando 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.
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
ANALISIS DE SENSIBILIDAD
ARBOLES DE DECISIONES
CRITERIOS DE DECISION
Los modelos estáticos no tienen en cuenta la variable tiempo.
En los modelos dinámicos la variable tiempo es fundamental.
Determinista vs. Probabilística
Determinista: Conozco todos los datos necesarios de la realidad. Si tomo una opción, se cual será el resultado preciso.
En los modelos probabilísticos las variables son aleatorias y los resultados también.
Ambiente de la decisión
Certeza
Conozco los estados de la naturaleza con total seguridad.
Riesgo
No se sabe qué estado de la naturaleza se dará, pero conozco sus probabilidades.
Incertidumbre estructurada conozco los estados, no la probabilidad.
Incertidumbre no estructurada
Según el planteamiento que hagamos obtendremos unos resultados diferentes en la toma de decisión y sus consecuencias.
Objetiva vs. Subjetiva
Puede darse el caso de tener que basarnos en hechos que nos influyen o de los que no disponemos de un modelo objetivo.
Analítica: Disponemos de un modelo matemático construido con la información disponible y del que queremos conocer la mejor opción.
Disponemos de un modelo construido a partir de una simplificación del problema y que nos permite simular diferentes situaciones lo que nos lleva hacia una solución.
Objetivos estratégicos
Largo plazo: Mercado en el que nos ubicamos
Objetivos tácticos
A medio plazo: Planes específicos, recursos asigna.
Objetivos operativos
Corto plazo: como sustituir a un operario con gripe.
Planteamientos previos.
La decisión puede platearse de forma:
Objetiva vs. Subjetiva
Analítica vs. Sistémica.
Estática vs. Dinámica.
Determinista vs. Probabilística
En los datos 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:
Decisiones secuenciales
Son decisiones encadenadas entre sí que se presentan a lo largo del período de estudio previamente seleccionado.
En Consecuencia, la decisión inicial se toma sobre la base de la consideración explícita de otras decisiones futuras.
En muchas ocasiones, sobre todo en aquellos proyectos que abarcan varios años, la decisión inicial puede someterse a sucesivas decisiones posteriores, como consecuencia de ir acumulando información.
Así una decisión puede condicionar decisiones posteriores y a su vez ser condicionada por decisiones tomadas con anterioridad a la misma.
Así una decisión puede condicionar decisiones posteriores y a su vez ser condicionada por decisiones tomadas con anterioridad a la misma.
El análisis del problema de decisión bajo el enfoque secuencial suele ser preferible al enfoque estático, dado que es normal que una decisión tomada en el momento inicial condicione decisiones en los momentos posteriores de tiempo.''
Plantear la relación entre el trabajo de dirección y la toma de decisiones.
Comprender el proceso de la toma de decisiones
Conocer las técnicas y herramientas mecánicas básicas en la toma de decisiones.
Repercusión de la decisión.
Planteamientos previos.
Ambiente de la decisión.
Decisión Programable/no programable.
Repercusión de la decisión
La decisión es fundamental en la empresa ya que según las decisiones que tome ésta, se alcanzaran unos objetivos u otros.
El procedimiento consiste en eliminar alternadamente opciones y objetivos. Para ello se aplican dos principios lógicos irrebatibles:
Que si una opción X es superior a una opción Y en un objetivo y no es inferior a esta en ninguno de los restantes (condición llamada de Dominio Absoluto), entonces la opción Y se puede descartar
Método para tomar decisiones determinanticas
con múltiples opciones y objetivos
Para resolver disyuntivas –esto es, para decidir ante dos opciones- Benjamín Franklin escribía en un papel los factores que favorecían a una y otra, separados por una línea vertical.
Luego buscaba en ambos lados, factores o grupos de factores que tuviesen –según su apreciación- igual peso, y los eliminaba. Así iba simplificando el problema hasta que los elementos no tachados indicaran el predominio de una opción.
El modelo es una representación simplificada de la situación real
No necesita estar completo o exacto en todas las relaciones
Se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las irrelevantes.
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.
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.
Elementos de un Proceso 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.
La teoría de decisiones se ocupa de decisiones contra la naturaleza. Esta fase se refiere a una situación donde el resultado (rendimiento) de una decisión individual depende de la acción de otro agente (naturaleza) sobre el cual no se tiene control. Es importante observar que en este modelo los rendimientos afectan únicamente a quien toma la decisión. A la naturaleza no le importa cual es el resultado.
La teoría de la decisión: es una metodología prescriptiva o normativa que indica cómo se debe decidir para ser consecuentes con los objetivos, preferencias y ciertos principios impuestos por la teoría. (Cómo se debe decidir, pero no que decidir).
La teoría de la decisión es prescriptiva porque obliga al TD a proceder de una determinada manera si quiere ser coherente con las premisas definidas.
La teoría de la decisión es subjetiva porque, al prescribir, tiene en cuenta las preferencias, las valoraciones, las vivencias y la visión del TD.
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 óptima 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 se pueden abordar por medio del Método Gráfico o del Método Simplex
Introducción:
La teoría de la decisión es un estudio formal sobre la toma de decisiones. Los estudios de casos reales, que se sirven de la inspección y los experimentos, se denominan teoría descriptiva de decisión; los estudios de la toma de decisiones racionales, que utilizan la lógica y la estadística, se llaman teoría preceptiva de decisión. Estos estudios se hacen más complicados cuando hay más de un individuo, cuando los resultados de diversas opciones no se conocen con exactitud y cuando las probabilidades de los distintos resultados son desconocidas.
UNIDAD III TEORIA DE DECISIONES
3.1 Características generales
3.2 Criterios de decisión
3.3 Valor de la Información Perfecta
3.4 Árboles De Decisión
3.5 Teoría de Utilidad
3.6 Análisis de Sensibilidad
PROF:
GRUPO
ALUMNO:YO
INVESTIGACION DE OPERACIONES II
TEORIA DE DECISIONES
INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE PANUCO
INGENIERIA INDUSTRIAL
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
3.1 CARACTERISTICAS GENERALES
La Teoría de la Decisión trata del estudio de los procesos de toma de decisiones desde una perspectiva racional.
En cuanto a decisión se refiere, existen dos enfoques sobresalientes:
La teoría de la elección racional (Simon): desde una perspectiva descriptiva, nos cuenta cómo son los procesos decisorios en las organizaciones. Los hombres aplican su propia racionalidad limitada por su singular visión de la realidad.
Clasificación de los 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.
A diferencia de los procesos de toma de decisiones determinanticos 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:
Simplificar
Construir un modelo de decisión
Probar el modelo
Usando el modelo para encontrar soluciones
Proceso de Toma de Decisiones Estadísticas
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.
El conocimiento es más que simplemente saber algo técnico.
Por ejemplo, crea el software estadístico que es útil, más bien que técnicamente brillante.
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 creo 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.
Etapas del Proceso Decisorio
El TD debe identificar la existencia de un problema y poder definirlo.
El TD debe recopilar más información acerca del problema.
El TD debe poder especificar los objetivos. La decisión se basa en seleccionar la mejor alternativa en función de ciertos objetivos.
El TD debe elaborar un modelo que describa el problema.
El TD debe generar soluciones alternativas al problema y evaluarlas en función de sus preferencias (análisis cualitativo y análisis cuantitativo).
El TD debe determinar el criterio de decisión que optimice la situación.
El TD debe predecir las consecuencias de cada actuación.
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.
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.
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
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
3.2 CRITERIOS DE DECISION
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.
Información
Hechos
Conocimientos
Datos
Nivel de exactitud del modelo estadístico
Nivel de mejoras en la toma de decisiones
La figura siguiente ilustra el proceso de razonamiento estadístico basado en datos para construir los modelos estadísticos para la toma de decisión bajo incertidumbre.
Los datos son conocidos como información cruda y no como conocimientos en sí. La secuencia que va desde los datos hasta el conocimiento es de los Datos a la Información, de la Información a los Hechos , 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).
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