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DECISIONES BAJO CERTEZA Y DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

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DECISIONES BAJO CERTEZA Y DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE. ARBOL DE DECISIONES Variable de decisión: Son las alternativas disponibles Variable de estado : Estados de la naturaleza, estados futuros , ocurrencias probables.aleatorios - PowerPoint PPT Presentation

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DECISIONES BAJO CERTEZA Y DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

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ARBOL DE DECISIONES• Variable de decisión: Son las alternativas

disponibles• Variable de estado : Estados de la naturaleza,

estados futuros , ocurrencias probables.aleatorios

• El Árbol de decisión muestra la progresión natural o lógica que ocurre en el proceso de Toma de decisiones.

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Nodo de Alternativas Nodo Ramas de • Nodo de Alternativas Nodo Ramas de Decisión de decisión de azar estado Resultados

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Arboles de decisión• El primer paso para resolver problemas

complejos es descomponerlos en subproblemas más simples.

• La secuencia temporal se desarrolla de izquierda a derecha.

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Arboles de decisión

• Un nodo de decisión representa un punto en el que se debe tomar una decisión. Se representa con un cuadrado.

• De un nodo de decisión salen ramas de decisión que representan las decisiones posibles.

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Arboles de decisión

• Un nodo de estado de la naturaleza representa el momento en que se produce un evento incierto. Se representa con un círculo.

• De un nodo de estado de la naturaleza salen ramas de estado de la naturaleza que representan los posibles resultados provenientes de eventos inciertos sobre los cuales no se tiene control.

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ÁRBOLES DE DECISIÓN- REPRESENTACION EN FORMA EXTENSA O

SECUENCIAL

Alternativa 1

Alternativa 2

Evento 1

Evento 2

Evento 3

Pago 1

Pago 2

Pago 3

Pago 4

Punto dedecisión

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• Se inicia de derecha a izquierda, calculando cada pago al final de las ramas

Selección de alternativas de decisión

• La secuencia temporal se desarrolla de izquierda a derecha.

• Trabajando de atrás hacia adelante en el árbol, se calcula el valor esperado para cada nodo de estado de la naturaleza.

Page 9: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Selección de alternativas de decisión

• Dado que quien toma las decisiones controla las ramas que salen de cada nodo de decisión, se van tachando todas las ramas que tengan menor valor

• Se prosigue el análisis hacia la derecha del árbol, hasta seleccionar la primera decisión.

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Juega la rifa

No juega la rifa

Gana

Pierde

9.000

-1000

0

Punto dedecisión

-500

Page 11: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

MATRIZ DE PAGOS.-REPRESENTACION EN FORMA NORMAL O ESTRATEGICA

• Cada combinación de una acción y un estado de la naturaleza da como resultado un pago, que se da por medio de una tabla de pagos.

• La tabla de pagos se usa para encontrar una acción óptima para el tomador de decisiones según un criterio adecuado.

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MODELO DE TABLA DE PAGOS PARA EL ANÁLISIS DE DECISIONES

ESTADOS DE LA NATURALEZA

ALTERNATIVAS N1 N2 … Nn

A1 Q11 Q12 … Q1n

A2 Q21 Q22 … Q2n

… … … …

Am Qm1 Qm2 … Qmn

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• DECISIONES BAJO CONDICIONES DE CERTEZA

Page 14: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Es en aquellas circunstancias donde se tiene un conocimiento seguro y claro de los estados de la naturaleza posibles derivados de nuestras elecciones, es decir, se puede predecir con certeza total las consecuencias de sus acciones.

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• La resolución de un problema de este tipo es inmediata: basta elegir la alternativa que proporcione un mejor resultado.

• El problema de decisión se reduce, por tanto, a un problema de optimización, ya que se trata de escoger la alternativa que conduzca a la consecuencia con mayor valor numérico asociado.

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Un ejemplo es un papel de descuento: Supóngase que se compra un título del Estado al 95% de su valor nominal y después de 3 meses se vende por el 100% de su valor. Hay certeza absoluta de que a los noventa días, si compró $950,000 en ese título se recibirá $1,000,000. Con esta información y dada una tasa de descuento, se podrán establecer criterios de decisión sobre la bondad de esa alternativa.

Ejemplo de certidumbre total

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DecisiónDecisión

Alternativa 1Alternativa 1

Alternativa 2Alternativa 2

Alternativa 3Alternativa 3

Alternativa nAlternativa n

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Características, Atributos, Cualidades, Beneficios

Perjuicios,

Page 18: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

DecisiónDecisión

Proveedor 1Proveedor 1

Proveedor 2Proveedor 2

Proveedor 3Proveedor 3

Proveedor nProveedor n

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

Tiempo de entrega, Garantía, Grado de pureza, Seriedad, Origen,

Precio, etc.

EJEMPLO: PROVEEDOR MATERIA PRIMAEJEMPLO: PROVEEDOR MATERIA PRIMA

Page 19: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

CARACTERISTICAS DE LAS DECISIONES CARACTERISTICAS DE LAS DECISIONES

CON CERTIDUMBRECON CERTIDUMBRE

1. Las alternativas deben tener diversas cualidades claramente determinadas. (Peso, calidad, Tiempo de entrega, elegancia, nitidez, presencia, beneficios, utilidad, pérdida, etc.)

2. Debe existir un criterio de evaluación claramente definido o que surja del proceso de toma de decisiones.

3. Todas las alternativas deberán tener la posibilidad de resolver el problema, con mayor o menor grado de eficiencia.

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BENEFICIOBENEFICIO“Bien que se hace o se recibe.”

“Utilidad, provecho.”

En términos generales se dice que el beneficio es aquel valor intrínseco que se obtiene a partir

del aprovechamiento de algo.

Cada objeto y cada acción, trae consigo beneficios y perjuicios.

Lo que se busca es que el beneficio sea el máximo y el perjuicio sea el mínimo.

Page 21: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

BENEFICIOBENEFICIO

El beneficio de una cosa es la suma del valor que tienen sus atributos

ATRIBUTOATRIBUTO

Cada una de las cualidades o propiedades de un ser o de un objeto

Page 22: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

ATRIBUTOSATRIBUTOS

Capacidad, combustible, potenciaTamaño, cilindrada, elegancia,

Velocidad,

Page 23: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

ATRIBUTOSATRIBUTOS

Existen cualidades o propiedades del ser, del objeto o de la acción, que tienen más

importancia que otras.

Si entendemos que el beneficio es la suma de los valores que en cierto momento tienen

cada uno de los atributos, habrán diferentes criterios para evaluar los atributos de un

objeto

Page 24: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Atributo mas importante para algunas personas

Para un taxista: capacidad de carga,

cap. de pasajeros, economía decombustible,

Para un padre de familia: cap. de pasajeros, seguridad,

Versatilidad, economía decombustible,

Para un ejecutivo: Elegancia, potencia, exclusividad,

equipamiento, seguridad

Page 25: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

La logica del funcionario, Rapidez en la conclusion del proyecto

La del administrador, mas importante los costos del proyecto

La logica del academico es la calidad educativa del producto final

Page 26: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Por lo tanto, al momento de tomar una decisión, se debe evaluar todos los atributos,

asignándoles el valor que corresponde para calcular el beneficio total.

Si debemos decidir por un empleado:

Capacidad= 20% Conocimientos=20%Experiencia=15% Estado civil=5%Buena presencia=10% Idiomas=20%Disponibilidad=5% Edad=5%

SUMA TOTAL =100%

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DECISIONES BAJO IGNORANCIA O INCERTIDUMBRE

Page 28: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Se dice que hay incertidumbre cuando no se posee información suficiente como para asignarle una distribución de probabilidad.

¿Cuándo hay incertidumbre?

Page 29: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Un muchacho desea vender periódicos en la cafetería de la universidad y tiene que decidir cuántos deberá comprar. La experiencia dicta que la demanda diaria varia entre 15, 20, 25 ó 30 periódicos. (Para simplificar, se acepta que cantidades intermedias no ocurrirán). Por lo tanto considera que tendrá que adquirir 15, 20, 25 ó 30 periódicos. Debe pagar S/2.50 por cada diario para venderlos en S/3.00 cada uno. Los periódicos que no son vendidos durante el día se pierden. Determinar el número de diarios que el muchacho debe encargar.

Ejemplo de incertidumbre

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No podemos atribuir probabilidades cuando:

• decisiones bajo ignorancia parcial: cuando podemos atribuir probabilidades a algunos actos pero a otros no.

• decisiones bajo incertidumbre estructurada sabemos los estados del sistema y sus consecuencias, pero no conocemos el estado del sistema en cada momento.

Page 31: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Ej.: poker: se las cartas pero no se las que he repartido. Von Newman crea la teoría de los juegos y para ello usa el póker: conozco las combinaciones pero no las que tiene el jugador.

• Decisiones bajo incertidumbre no estructurada o bajo ignorancia total: ni siquiera conozco los estados posibles de un sistema.

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Para los objetivos del curso subsumiremos estos tres supuestos en el de ignorancia total

• En las decisiones tomadas con pura

incertidumbre o ignorancia total, el decisor no tiene ningún conocimiento, ni siquiera de la probabilidad de ocurrencia de cualquier estado de la naturaleza. En estas situaciones, el comportamiento del decisor se basa puramente en su actitud hacia la incógnita. Algunos de estos comportamientos son los optimistas, los pesimistas y los de arrepentimiento.

Page 33: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Observe que esta categoría de problemas (es decir, los problemas con pura incertidumbre) resultan apropiados sólo para la toma de decisiones en la vida privada. El político, el conductor de un grupo humano, la persona pública tiene que tener cierto conocimiento de los estados de la naturaleza, para poder predecir las probabilidades de cada estado. De lo contrario no podrá tomar una buena decisión que sea razonable y defendible.

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• Siempre que un decisor tiene cierto conocimiento sobre los estados de la naturaleza puede asignar una probabilidad subjetiva a la ocurrencia de cada estado. Este es el caso de toma de decisiones bajo riesgo.

Page 35: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• El decisor en caso de incertidumbre o ignorancia deberia invertir en limitar sus incertidumbres con respecto a la probabilidad de cada estado de la naturaleza. Si la situacion y el valor de la utilidad esperada lo aconsejan se puede comprar información relevante a especialistas, para poder tomar una mejor decisión. Encuestas, estadisticas, analisis de sensibilidad, etc

Page 36: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Cuando las decisiones se toman bajo ignorancia total, el decisor no tiene conocimiento de los resultados de ninguno de los estados de la naturaleza y/o es costoso obtener la información necesaria. En tal caso, la decisión depende meramente del tipo de personalidad que tenga el decisor.

Page 37: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Inexistencia de datos históricos directamente relacionados con las alternativas que se estudian.

Sesgos en la estimación de datos o de eventos posibles.

Cambios en la economía, tanto nacional como mundial.

Cambios en políticas de países que en forma directa o indirecta afectan el entorno económico local.

ALGUNAS CAUSAS DEL RIESGO Y DE LA INCERTIDUMBRE

Page 38: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Análisis e interpretaciones erróneas de la información disponible.

Situación política.Catástrofes naturales o comportamiento del

clima.Baja cobertura y poca confiabilidad de los datos

estadísticos con que se cuenta.

y...

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EL ENFOQUE OPTIMISTA (REGLA MÁXIMAX)

• La decisión con el mejor pago posible es la elegida.

• Si las alternativas estuvieran en términos de costos, la decisión con el más bajo costo seria elegida... Maximizar utilidades máximas.

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Esta regla supone que independientemente de la alternativa que se escoja siempre se dar el mejor resultado compatible con ella, por lo que llevaría a esperar obtener lo mejor de lo mejor

“LAS COSAS BUENAS SIEMPRE ME SUCEDEN A MÍ”

Page 41: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

El enfoque conservador o pesimista(regla maximin)

• Para cada decisión se elabora una lista de un mínimo de pagos y luego se selecciona la decisión correspondiente al máximo de estos pagos mínimos. (Por lo tanto, el pago mínimo posible es maximizado.)

Page 42: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Una decisión pesimista se toma Una decisión pesimista se toma creyendo que el peor caso ocurrirá.creyendo que el peor caso ocurrirá.

Una decisión bajo criterio Una decisión bajo criterio conservador asegura una ganancia conservador asegura una ganancia mínima posible.mínima posible.

Page 43: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Si el pago estuviera en términos de costo, el costo máximo seria determinado por cada decisión y luego la decisión se selecciona la decisión correspondiente al mínimo de este costo máximo. (Por lo tanto, el máximo costo posible es minimizado.)

• “LAS COSAS MALAS SIEMPRE ME SUCEDEN A MÍ”

Page 44: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Recurriendo a la ordenación de preferencias, en base a las utilidades esperadas por cada opción, se opta por aquella opción cuya utilidad mínima tenga el máximo valor. Es decir maximizar la utilidad mínima. En otras palabras mediante esta regla ante la total ignorancia sobre los estados posibles es recomendable elegir aquella opción que nos asegure el menor perjuicio, el menos malo de los escenarios. Es escoger la mejor opción cuando las perdidas potenciales son considerables.

Page 45: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• El problema de esta regla es que se pierde de aprovechar las oportunidades en que las ganancias potenciales son enormemente superiores a las perdidas potenciales.

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• En medicina se dice aplican la regla maximin - solo operan si están seguros de obtener un mínimo o piso que determinan previamente de lo que consideran mejoría -Principio Hipocrático – no empeorar la situación del paciente, no hacer daño

Page 47: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Se aplica condición de incertidumbre porque si bien si existen probabilidades establecidas para el margen de éxito de una intervención quirúrgica, pericia del medico (cantidad de operaciones similares) edad del paciente, antecedentes, etc, el valor en juego hace ser más conservadores en las estimaciones y optar por las reglas de toma de decisiones bajo la ignorancia total

Page 48: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Sin embargo los cirujanos plásticos no pareciera que siguen estos principios, cualquier intervención implica un riesgo de muerte.

Page 49: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

EL ENFOQUE MINIMAX DE ARREPENTIMIENTO. PÉRDIDA DE OPORTUNIDAD DE SAVAGE

• Este enfoque requiere de la elaboración de

una tabla de arrepentimiento o tabla de perdida de oportunidad.

Page 50: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Esto se hace calculando para cada estado de naturaleza la diferencia entre cada pago y el mejor pago para ese estado de naturaleza.

Page 51: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Luego, usando esta tabla de arrepentimiento se enlista el arrepentimiento máximo para cada alternativa de decisión.

• Se selecciona la alternativa de decisión con el mínimo de los valores de entre los arrepentimientos máximos.

Page 52: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Odio las lamentaciones. Debo minimizar las situaciones deplorables. Mi decisión debe ser tal que valga la pena repetirla. Sólo debería hacer las cosas que siento que podría repetir con placer.

• El arrepentimiento es el beneficio o rédito de la que hubiera sido la mejor decisión, dadas las circunstancias, menos el beneficio de la decisión tomada concretamente, dadas las circunstancias. (los maletines o las puertas con premios de los juegos de tv)

Page 53: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Alternativa A Maxima ganacia 1000 Minima ganancia 100

Alternativa B Maxima ganacia 175 Minima ganancia 150

Alternativa C Maxima ganacia 500 Minima ganancia 130

Page 54: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

MAXIMA GANANCIA MINIMA GANANCIA

ALTERNATIVA A 1000 100

ALTERNATIVA B 175 150

ALTERNATIVA C 500 130

Page 55: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

MATRIZ DE ARREPENTIMIENTOMAXIMA GANANCIA

MINIMA GANANCIA

MAXIMOS ARREPENTIMIEN TOS

ALTERNATIVA A 0 50 50*

ALTERNATIVA B 825 0 825

ALTERNATIVA C 500 20 500

ALTERNATIVA A NOS DA EL MINIMNO DE LOS MAXIMOS ARREPENTIMIENTOS 50

Page 56: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Si tomo la alternativa B que asegura el minimo de ganancia que estoy dispuesto a recibir es 150 (digamos que esto representa mis costos mas una ganancia de 50%)

• Sin embargo si estuviera dispuesto a recibir mucho menos de eso por ejemplo 100 (es decir solo costos) tendría la posibilidad de recibir 1’000,000.

• Por lo tanto si se cumple alternativa A mi grado de arrepentimiento será de 825 (B máxima ganancia 175 grado con relacion a la mejor performance de A= arrepentimiento 825 )

Page 57: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Si en cambio asume un cierto riesgo y escojo la alternativa C que asegura un poco menos de la ganancia mínima que estoy dispuesta a recibir pero me da la posibilidad de ganar 500 mi grado de arrepentimiento si se cumple alternativa A será 500

Page 58: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Si escojo C gano en el mejor de los casos 500 grado arrepentimiento en la mejor performance de A 500

• SE ESCOGE EL MENOR GRADO DE ARREPENTIMIENTO

Page 59: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Las oportunidades perdidas pueden ser más relevantes que las peores. Como el caso anterior rechazaba la oportunidad de recibir 1000 para evitar perdida potencial de 50.

• La cantidad de oportunidad perdida para un acto a cierto estado, constituye el arrepentimiento para ese acto-estado

Page 60: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Se construye una matriz de arrepentimiento a partir de la tabla de decisión se obtiene el arrepentimiento “R” que corresponde al numero de utilidad “U” de cada casilla de la tabla de decisión, al sustraer U del numero máximo en su columna

Page 61: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Cantidad de diarios ofertados

Cantidad de diarios vendidos/utilidad RESULTADOS*1 *2 *3 *415 20 25 30

15 7.5 7.5 7.5 7.5

20 0 10 10 10

25 -17.5 2.5 12.5 12.5

30 -30 -15 0 15

MATRIZ DE DECISION ( en ganancias) VENTA PERIODICOS

ALTERNATIVAS

ESTADOS DE LA NATURALEZA

Page 62: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

En el caso del ejemplo BAJO EL CRITERIO MAXIMAX

El optimista dueño del puesto de periodicos debe ordenar 30 diarios.

Maxima ganancia maxima S/.15

Page 63: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

En el caso del ejemplo BAJO EL CRITERIO MAXIMIN

La mejor acción seria la de ordenar 15 periódicos, con un beneficio asegurado de 7.50 independientemente de la demanda. Evidentemente este criterio es pesimista y tiende a provocar que el tomador de decisiones no saque provecho a las buenas oportunidades que se le presenten. El dueño del puesto de diarios esta seguro que no ganara menos de 7.50, pero tampoco mas.

Page 64: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Cantidad de diarios ofertados

Cantidad de diarios vendidos/utilidad RESULTADOS*1 *2 *3 *415 20 25 30

15 0 2.5 5 7.5*

20 7.5* 0 2.5 5

25 25* 7.5 0 2.5

30 37.5* 35 12.5 0

MATRIZ DE ARREPENTIMIENTO

ALTERNATIVAS

ESTADOS DE LA NATURALEZA

7.5

7.5

25

37.5

EL MÍNIMO DELOS

MÁXIMOS

ARREPENTIMIENTOS :

7.5=15 Y 20 PERIÓDICOS

Page 65: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Cantidad de diarios ofertados

vendidos/utilidad RESULTADOS*1 * 2

15 30

15 7.5 7.5

30 -30 15

MATRIZ DE DECISION ( en ganancias)

ALTE

RNAT

IVAS

ESTADOS DE LA NATURALEZA

Cantidad de diarios ofertados

vendidos/utilidad RESULTADOS*1 * 2

15 30

15 0 7.5*

30 37.5* 0

MATRIZ DE ARREPENTIMIENTO

SIMPLIFICANDO EL SUPUESTO SI EL VENDEDOR ESTUVIERA ENTRE DOS OPCIONES :TRAER 15 0 30 PERIODICOS SE ELABORA “R” ARREPENTIMIENTO COMPARANDO EL RESULTADO DE LA ELECCION 15 CON EL MAXIMO RESULTADO EN LAS COLUMNAS O ESTADOS DE LA NATURALEZA CUANDO SE VENDEN 15 Y 30

MÍNIMO DE

LOS MÁXIMOS

ARREPENTIMIENTOS

7.5= 15 PERIÓDICOS

Page 66: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Si escojo alternativa 15 y el estado real (resultado es que se vendan 15) no habrá arrepentimiento, porque ese será el mejor acto para ese estado de la naturaleza(COLUMNA)

• Si en cambio llevo 15 y se venden 30 periódicos mi arrepentimiento será la diferencia entre lo que gane y deje de ganar si hubiera llevado 30 es decir 7.5

• Si llevo 30 periódicos y se venden 15 mi arrepentimiento será la diferencia entre lo que perdi y lo que deje de ganar 37.5

Así se va construyendo la tabla de arrepentimiento y finalmente se escoge la el mínimo de los máximos arrepentimiento para cada decision

Page 67: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Voto por Lourdes porque la prefiero a Alan, pero si gana Humala que se encontraba en el último lugar de mis preferencias, voy a sentir un arrepentimiento máximo por haber escogido la opción Lourdes

• La regla nos señala escoger un acto cuyo arrepentimiento máximo sea mínimo.

» Voto por Alan

LOURDES ALAN HUMALA

LOURDES

Page 68: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• El criterio del máximo arrepentimiento trata de capturar los premios, o castigos, ocultos (sesgos) que pueden presentarse automáticamente si se da un escenario muy favorable, o uno muy desfavorable.

Page 69: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

• Estos criterios describen o interpretan un comportamiento que como tal difiere entre las personas, y aún dentro de una misma persona, dependiendo de los diferentes estímulos que reciba. Más aun, se puede adoptar estos métodos simplemente como estrategias a seguir en forma deliberada. Por ejemplo, si se desea adoptar una estrategia optimista en una negociación o ante una situación bajo incertidumbre, se adoptaría la posición maximax. Si se estima que no se debe adoptar una estrategia totalmente pesimista, se podría usar la propuesta de savage o arrepentimieto.

Page 70: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

John Pérez ha heredado $1000.

El ha decidido invertir su dinero por un año.

Un inversionista le ha sugerido 5 inversiones posibles:

* Oro.* Oro.

* Bonos.* Bonos.

* Negocio en Desarrollo.* Negocio en Desarrollo.

* Certificado de Depósito.* Certificado de Depósito.

* Acciones.* Acciones.

John debe decidir cuanto invertir en cada opción.

La Inversión de John Pérez

Page 71: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Construir una matriz de gananciasSeleccionar un criterio de decisión (optimista,

pesimista, arrepentimiento)Aplicar el criterio en la matriz de gananciaIdentificar la decisión óptimaEvaluar la solución

Solución

Page 72: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Construcción de la Matriz de Ganancia-Determinar el conjunto de posibles decisiones alternativas -Determinar el conjunto de posibles decisiones alternativas (Para John corresponde a las posibles inversiones)(Para John corresponde a las posibles inversiones)- Definir los estados de la naturaleza- Definir los estados de la naturaleza(John considera las diversas variaciones del mercado)(John considera las diversas variaciones del mercado)

Estados de la Naturaleza Resultado de la decisión

s1: Una fuerte alza en los mercados Incremento sobre 1000 puntos

s2: Una pequeña alza en los mercados Incremento entre 300 y 1000

s3: No hay cambios en los mercados Cambio entre -300 y 300

s4: Una pequeña baja en los mercados Disminución entre 300 y 800

s5 Una gran baja en los mercados Disminución en más de 800

Page 73: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Criterio Maximax (optimista o agresivo)

* Encuentre la máxima ganancia para cada alternativa * Encuentre la máxima ganancia para cada alternativa de decisión.de decisión.

* Seleccione la decisión que tiene la máxima de las * Seleccione la decisión que tiene la máxima de las “máximas ganancias”. (500 certificado de dèposito) “máximas ganancias”. (500 certificado de dèposito)

El Criterio MaximaxDecision Gran Alza Peq. Alza Sin CambiosPeq. Baja Gran BajaOro -100 100 200 300 0Bonos 250 200 150 -100 -150Neg. Des 500 250 100 -200 -600Cert. Dep. 60 60 60 60 60

Page 74: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Criterio Maximin

Marcar la mínima ganancia a través de todos Marcar la mínima ganancia a través de todos lo estados de la naturaleza posibles.lo estados de la naturaleza posibles.

Identificar la decisión que tiene máximo de Identificar la decisión que tiene máximo de las “mínimas ganancias”. ( las “mínimas ganancias”. ( 60 seria la maxima ganancia en el peor de los casos)

Page 75: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

The Maximin Criterion El Criterio Maximin Minimos

Decisiones Gran Alza Peq. Alza Sin Cambios Peq. Baja Gran Baja Ganancias

Oro -100 100 200 300 0 -100Bonos 250 200 150 -100 -150 -150Negocio en D. 500 250 100 -200 -600 -600Cert. De Dep. 60 60 60 60 60 60

The Maximin Criterion El Criterio Maximin Minimos

Decisiones Gran Alza Peq. Alza Sin Cambios Peq. Baja Gran Baja Ganancias

Oro -100 100 200 300 0 -100Bonos 250 200 150 -100 -150 -150Negocio en D. 500 250 100 -200 -600 -600Cert. De Dep. 60 60 60 60 60 60

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Criterio ARREPENTIMIENTO .- Minimax

-Para evitar incurrir en una perdida -Para evitar incurrir en una perdida por no escoger la mejor decisión.por no escoger la mejor decisión.

-Para encontrar la decisión óptima:-Para encontrar la decisión óptima:

-Para cada estado de la naturaleza:-Para cada estado de la naturaleza:

* Determine la mejor ganancias de * Determine la mejor ganancias de todas las decisionestodas las decisiones

Page 77: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

* Calcule el costo de oportunidad para * Calcule el costo de oportunidad para cada alternativa de decisión cada alternativa de decisión como la como la diferencia entre su ganancia y la mejor diferencia entre su ganancia y la mejor ganancia ganancia calculada.calculada.

-Para cada decisión encuentre el máximo -Para cada decisión encuentre el máximo costo de oportunidad para todos los costo de oportunidad para todos los estados de la naturaleza.estados de la naturaleza.

- Seleccione la alternativa de decisión que - Seleccione la alternativa de decisión que tiene el mínimo costo de oportunidad.tiene el mínimo costo de oportunidad.

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Matriz de GananciasDecision Gran Alza Peq. Alza Sin CambiosPeq. Baja Gran BajaOro -100 100 200 300 0Bonos 250 200 150 -100 -150Negocio 500 250 100 -200 -600Cert Dep 60 60 60 60 60

Matriz de GananciasDecision Gran Alza Peq. Alza Sin CambiosPeq. Baja Gran BajaOro -100 100 200 300 0Bonos 250 200 150 -100 -150Negocio 500 250 100 -200 -600Cert Dep 60 60 60 60 60

Tabla de Costo de Oportunidad

Matriz de Costo de Oportunidad Maximo Decision Gran Alza Peq. AlzaSin CambiosPeq Baja Gran Baja Costo OpOro 600 150 0 0 60 600Bonos 250 50 50 400 210 400Negocio D. 0 0 100 500 660 660Cert. Dep 440 190 140 240 0 440

Matriz de Costo de Oportunidad Maximo Decision Gran Alza Peq. AlzaSin CambiosPeq Baja Gran Baja Costo OpOro 600 150 0 0 60 600Bonos 250 50 50 400 210 400Negocio D. 0 0 100 500 660 660Cert. Dep 440 190 140 240 0 440

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SEU- UTILIDAD SUBJETIVA ESPERADA• En decisiones bajo incertidumbre ha sido

materia de criticas el modelo de utilidad subejtica esperad, que permite que el decisor impute probabilidades de manera subjetiva sobre la ocurrencia de los diferentes resultados a fin de tomar decisiones bajo riesgo.

Page 80: DECISIONES BAJO CERTEZA Y  DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Daniel Kahneman y Amos Tversky pusieron en evidencia que las capacidades humanas (opuestas a lo normativamente correcto) en la toma de decisiones esta basada en "perdidas y ganancias", y que la estimación subjetiva de probabilidades a menudo es sesgada .