Recursos para la toma de decisiones
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RECURSOS PARA LA TOMA DE DECISIONES
Facilitador: Jazmín Mejías.
República Bolivariana de VenezuelaMinisterio Popular para la Educación SuperiorUniversidad Experimental Rafael María Baralt
Toma de DecisiónConvenio IUTIRLA-UNERMB “Sabatino”
Caracas-Venezuela
Participantes:
Berríos Yordys - 9.418.731.Colmenares Naila - 17.961168.
Viloria Rafael - 8.760.012.Flores Leidy - 18.589.846.
Nieves Keyla – 18.707.652.Neira Maryelis – 15.647.639Caracas, Mayo - 2014
Probabilidades con Enfoque Clásico
Enfoque con Frecuencia Relativa
Enfoque con Frecuencia Subjetiva
Criterio de Decisión de Valor Monetario Esperado
Criterio de Decisión de Bayesiano
Evaluación Subjetiva de las Consecuencias Monetarias
Técnicas del Árbol de Decisiones
INTRODUCCION
Naila Colmenares
Es una herramienta conocida también como teoría de la probabilidad que se usa en
diferentes áreas como estadística, física, matemática, ciencias filosofía. Generalmente la
probabilidad de un resultado se representa con un número entre 0 “Indica que el resultado no
ocurrirá nunca” y 1 “Que el resultado ocurrirá siempre”.
Ejemplo: Calcular la probabilidad de 20 entre 0 y 1 por el métodos del DADO
N° aleatorios Lanzamiento Total de Lanzar0
Resultado1
4 = 3 0,15
6 = 2 0,10
2 = 7 0,35
3 = 3 0,15
1 = 4 0,20
5 = 1 0,05
20
PROBABILIDADES – ENFOQUE CLÁSICO
Naila Colmenares
01
Frecuencia Relativa
Es expresada
en porcentaje
Determinar la probabilidad con base de veces que ocurre un resultado
Se le denomina enfoque empírico
También se le
denomina a posteriori
PROBABILIDADES – FRECUENCIA RELATIVA
Leidy Flores
• Están fundamentadas en las experiencias de los individuos que efectúan la estimación de probabilidad.
.
• Se pueden definir como la probabilidad asignada a un evento por parte de un sujeto
.
• Esa evidencia puede presentarse en forma de frecuencia relativa, de presentación de eventos pasados o puede tratarse simplemente de una creencia meditada.
.
PROBABILIDADES – FRECUENCIA SUBJETIVA
Leidy Flores
Se calcula en función de los distintos escenarios posibles de un riesgo.
Debe reflejar todas las consecuencias posibles de cada acto y la probabilidad relativa de esas consecuencias.
se encuentran multiplicando el valor monetario de un posible resultado por la probabilidad de que ocurra igualmente se puede utilizar el árbol de decisión.
CRITERIO DEL VALOR MONETARIO ESPERADO
Maryelis Neira
Ejercicio:
Empresa dedicada a la fabricación de calzado Los productos son: botas, zapatos y sandalias. Los estados de la naturaleza: tiempo frío, normal y cálido. Existe un 30% de probabilidad de tiempo frío, un 45% normal, y un 25%
cálido. Fabricación de botas 60.000, 15.000 y 2.500 Fabricación de zapatos 5.000, 30.000 y 10.000 Fabricación de sandalias -5.000, 7.500 y 50.000
Situación de riesgo
Elaborar la matriz de decisión. Calcular los valores esperados de cada una de las estrategias.
CRITERIO DEL VALOR MONETARIO ESPERADO
Maryelis Neira
a) Matriz de decisión:
Sucesos Investigados 1 2 3
Estados de la Naturaleza Tiempo Frío Tiempo Normal Tiempo Cálido
Probabilidades 30% 45% 25%
Estrategias
Botas 60.000 15.000 2.500
Zapatos 5.000 30.000 10.000
Sandalias -5.000 7.500 50.000
CRITERIO DEL VALOR MONETARIO ESPERADO
Maryelis Neira
b) Valor esperado para cada una de las estrategias:
Sucesos 1 2 3Investigados
Estados Tiempo Frío Tiempo Normal Tiempo Cálido
Probabilidades 30% 45% 25%
Estrategias
Botas 60.000 15.000 2.500
Valor Esperado 0,3*60.000 + 0,45*15.000 + 0,25*2.500 = 25.375
Zapatos 5.000 30.000 10.000
Valor Esperado 0,3*5.000 + 0,45*30.000 + 0,25*10.000 = 17.500
Sandalias -5.000 7.500 50.000
Valor Esperado 0,3*-5.000 + 0,45*7.500 + 0,25*50.000 = 14.375
CRITERIO DEL VALOR MONETARIO ESPERADO
Maryelis Neira
CRITERIO DE DECISIONES BAYESIANO
Creado por Thomas Bayes en 1763.
Describe las alternativas para calcular la probabilidad de que sucedan eventos, usando la probabilidad condicional.
Se basa en determinar las posibles decisiones basadas en los valores o datos según las variables de ambiente estudiadas
Rafael Viloria
CRITERIO DE DECISIONES BAYESIANO
• Comparaciones
• Transitividad• Dominancia• Referencia
Axiomática
1 Regla
Una Solución
Rafael Viloria
EVALUACION SUBJETIVA CONSECUENCIAS MONETARIAS
El criterio del valor monetario esperado es una guía útil en muchas ocasiones sobre todo si las cantidades involucradas no son muy grandes o si la decisión es repetitiva.
Los sucesos no se pueden experimentar objetivamente.
Los modelos han de ser informales, subjetivos y basarse en la intuición.
Las posibles opciones de solución tienen cierta
probabilidad de generar un resultado.
No existen métodos formales para su estudio.
Keyla Nieves
EVALUACION SUBJETIVA CONSECUENCIAS MONETARIAS
EN ESTOS CASOS SE PUEDEN USAR:
El modelo decisor puede hacer uso
de la probabilidad
objetiva o subjetiva para
estimar el posible resultado
Keyla Nieves
ARBOL DE DECISIONES
Yordys Berrios
• Permite analizar todas las opciones
• Muestra las posibles consecuencias
• La relación costo beneficio es clara
• Aclara la toma de decisiones
ARBOL DE DECISIONES
Yordys Berrios
Construcción de un árbol de decisiones
• Se dibuja usando cuadrados para decisiones y círculos para incertidumbre.
• Se evalúa para verificar que se han incluido todos los resultados posibles.
• Se calculan los valores trabajando en retroceso, de derecha a izquierda.
• Se calculan los valores de los nodos de resultado incierto multiplicando el valor de
los resultados por su probabilidad (es decir, los valores esperados).
CONCLUSIONES
Yordys Berrios
La globalización y competitividad de la vida diaria, tanto personal como empresarial nos
conlleva a estar tomando decisiones constantemente.
Existen muchos métodos que nos sirven de herramientas, que nos facilitan las tomas
de estas decisiones, entre estas tenemos:
• Probabilidades, con sus tres enfoques.
• Clásico
• Frecuencia Relativa.
• Subjetiva.
• Valor Monetario.
• Bayesiano.
• Subjetiva de las Consecuencias Monetarias.
• Árbol de Decisiones.
Según sea nuestra necesidad podremos aplicar alguna de estas, lo cual nos permite
tomar la decisión que satisfaga nuestras expectativas de la mejor forma.