Herramienta Para El Analisis De Decision

20/02/13 Modelos Probabilísticos: del Análisis de la Decisión

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Herramientas para el Análisis de Decisión:

Análisis de Decisiones Riesgosas

Sitio Espejo para América Latina

Sitio en los E.E.U.U.

Esta es la versión en Español del sitio Web principal en Inglés, el cual se encuentra disponible en:

Probabilistic Modeling Process: Decision Analysis

USA Site

Este sitio muestra el proceso de análisis de alternativas para la toma de decisiones publicas y

privadas, usando diferentes criterios de decisión, diferentes tipos de información e información de

calidad variable. Describe los elementos usados en el análisis de las alternativas de decisión y

elección, así como también las metas y objetivos que guían la toma de decisiones. Se presenta los

principales aspectos relacionados a las preferencias de las alternativas en la toma de decisiones,

criterios y modos de elección; asimismo, se presenta las herramientas de evaluación de riesgo.

Profesor Hossein Arsham

MENU

1. Introducción y resumen

2. Modelos Probabilísticos: De los Datos a un Conocimiento Decisivo

3. Análisis de Decisión: Tomando Decisiones Justificables y Defendibles

4. Elementos de los Modelos de Análisis de Decisión

5. Toma de Decisiones bajo Incertidumbre Pura: Los materiales se encuentran presentados en

el contexto de selección de portafolios financieros.

6. Limitaciones de la Toma de Decisiones bajo Incertidumbre Pura

7. Manejar la Incertidumbre

8. Toma de Decisiones bajo Riesgo: Presentaciones en el contexto de selección de portafolios

financieros

9. Tomando una Mejor Decisión mediante la Obtención de Información Confiable. Las

aplicaciones estan dibujadas del mercadeo de un Nuevo Producto.

10. Arbol de Decisión y Diagrama de Influencia

11. Porque Gerentes Buscan los Consejos de las Firmas Consultoras

12. Revisar sus Expectativas y su Riesgo Asociado

13. Determinación de la Utilidad de los Tomadores de Decisión

14. Representación y Aplicaciones de la Función de Utilidad

15. Una Clasificación A de Actitudes Relativas de los Tomadores de Decisiones con Respecto

al Riesgo y su Impacto

16. El Descubrimiento y la Gerencia de las Pérdidas

17. Riesgo: La Palabra de las Cinco Letras

18. Prioridad de los Factores de Decisión y Análisis de Estabilidad

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19. JavaScript y Objetos de Aprendizaje E-labs

Sitios Adjuntos:

20. Ciencia de la Administración Aplicada para Gerentes y Lideres Gerenciales,

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21. Razonamiento Estadístico para la Toma de Decisiones Gerenciales,

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22. Modelos Deterministas: Optimización lineal,

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23. Optimización de Enteros y Modelos de Redes,

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24. Introducción a la Teoría de Juegos,

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25. Razonamiento Estadístico para la Toma de Decisiones Gerenciales,

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26. Construcción de Regiones de Sensibilidad General de Programación Lineal,

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27. Toma de Decisiones con Periodos de Tiempo Crítico en Economía y Finanzas,

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28. Una Clasificación de JavaScript Estadíticos,

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resultado de la palabra o la frase no es el que vos buscaba, intenta con Encuentra Próximo.

Introducción y resumen

El análisis de decisión proporciona un soporte cuantitativo a los tomadores de decisiones en todas

las áreas tales como ingenieros, analistas en las oficinas de planificación, agencias publicas,

consultores en proyectos de gerencia, planificadores de procesos de producción, analistas

financieros y de economía, expertos en diagnósticos de soportes medico y tecnológicos e infinidad

de otras áreas.

Aproximación Progresiva al Modelado: El modelado para la toma de decisiones envuelve a dos

partes diferentes, una es el tomador de decisiones y la otra es el constructor del modelo, conocido

como el analista.El analista debe asistir al tomador de decisiones en el proceso de decidir. Por lo

tanto, el analista debe estar equipado con mas que un conjunto de métodos analíticos.

Los especialistas en la construcción de modelos se encuentran normalmente tentados a estudiar el

problema, y luego aislarse a desarrollar un modelo matemático para ser utilizado por el gerente (es

decir, el tomador de decisiones.) Desgraciadamente el gerente podría no entender el modelo, por

lo tanto podría usarlo ciegamente o simplemente rechazarlo. El especialista podría sentir que el

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gerente es exageradamente ignorante y poco sofisticado para valorar el modelo, mientras que el

gerente podría pensar que el analista vive en un mudo de fantasía de supuestos irreales y de

lenguaje matemático irrelevante.

Dichos problemas de mal interpretación y de incomunicación pueden ser evitados si el gerente

trabaja en conjunto con el especialista en el desarrollo de; primero un modelo simple que

proporcione un análisis crudo pero entendible. Luego que el gerente le ha ganado confianza al

modelo, detalles adicionales y una mayor sofisticación pueden ser agregados, quizás de una forma

lenta y progresiva. Este proceso requiere la inversión de tiempo por parte del gerente e interés

sincero por parte del analista para solucionar los problemas reales del gerente, en vez de tratar de

crear y explicar modelos extremadamente sofisticados. Esta construcción progresiva de modelos es

comúnmente referida como la aproximación

...