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Description
Mind Map by Ale Fernández, updated more than 1 year ago
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Created by Ale Fernández
almost 7 years ago
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Teoría de la Decisión
- ¿Qué es?
- Cursos de Acción
- Situación donde el resultado de una decisión
depende de la acción de otro jugador
- Situación donde el resultado de una decisión
depende de la acción de otro jugador
- Estados de la Naturaleza
- Cursos de Acción
- Características
- La ganancia (pérdida) concierne solo al tomador
de la decisión
- La información fundamental para los problemas en
teoría de decisión se encuentra representada en una
matriz de ganancias (pérdidas)
- Los valores rij son las ganancias (o pérdidas) para cada posible
combinación de decisión con respecto al estado de la naturaleza.
- Los valores rij son las ganancias (o pérdidas) para cada posible
combinación de decisión con respecto al estado de la naturaleza.
- La ganancia (pérdida) concierne solo al tomador
de la decisión
- Proceso de decisión
- El tomador de decisiones selecciona
una de las posibles decisiones d1,
d2,..., dn. Digamos di
- Después de tomar la decisión,
ocurre un estado de la naturaleza.
Digamos el estado j.
- La ganancia recibida por el tomador de
decisiones es rij.
- La ganancia recibida por el tomador de
decisiones es rij.
- Después de tomar la decisión,
ocurre un estado de la naturaleza.
Digamos el estado j.
- El tomador de decisiones selecciona
una de las posibles decisiones d1,
d2,..., dn. Digamos di
- Toma de decisiones
- Certeza
- Se da cuando se conoce con
un 100 % de certeza los
Estados de la Naturaleza.
- Se da cuando se conoce con
un 100 % de certeza los
Estados de la Naturaleza.
- Incertidumbre
- Se da cuando los estados
de la naturaleza son
desconocidos.
- Maxi-Min (PESIMISTA):
Determina el mejor peor de
cada acción. Considera siempre
disminuir las pérdidas.
- Maxi-Max (OPTIMISTA): Determina
la acción con el mejor resultado.
Considera siempre aumentar las
ganancias. El mejor del mejor.
- Laplace: Considera todos los Estados de la
Naturaleza como equiprobables. Dada la
Matriz de ganancias (costos) se calcula la
Esperanza de cada Curso de Acción con
respecto a los Estados de la Naturaleza
posibles y se elige la que provee mayor
ganancia.
- Costo de oportunidad: En este caso es necesario construir
la Matriz Costo de Oportunidad, la cual representa para
cada Estado de la Naturaleza lo que dejo de ganar por no
elegir otro Curso de Acción. Se elige aquel Curso de Acción
que presente en total menor costo de oportunidad.
- Maxi-Min (PESIMISTA):
Determina el mejor peor de
cada acción. Considera siempre
disminuir las pérdidas.
- Se da cuando los estados
de la naturaleza son
desconocidos.
- Certeza
- Fórmula
- En la práctica pueden haber infinitas posibles decisiones. Si esas posibles decisiones se representan mediante un
vector d y la ganancia por la funcion de valores reales r(d)
- max r(d) sujeto a la factibilidad de las restricciones sobre d
- max r(d) sujeto a la factibilidad de las restricciones sobre d
- En la práctica pueden haber infinitas posibles decisiones. Si esas posibles decisiones se representan mediante un
vector d y la ganancia por la funcion de valores reales r(d)
- Árbol de Decisión
- Nomenclatura
- Un nodo cuadrado representará un punto en el cual se
debe tomar una decisión, y cada línea abandonando el
cuadrado representará una posible decisión.
- Un nodo círculo representará situaciones
cuyas ocurrencias son inciertas, y cada
línea abandonando el círculo
representará un posible acontecimiento.
- Un nodo cuadrado representará un punto en el cual se
debe tomar una decisión, y cada línea abandonando el
cuadrado representará una posible decisión.
- El proceso de usar un árbol de decisión para encontrar la
decisión óptima se denomina resolver el árbol. Para
resolver el árbol se trabaja desde atrás hacia adelante.
Esto se llama retornando el árbol. Primero, las ramas
terminales se llevan hacia atrás calculando un valor
esperado para cada nodo terminal.
- Nomenclatura
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