Actividad 8 Modelación para la toma de decisiones
Enviado por tomlinson2 • 13 de Octubre de 2022 • Ensayos • 440 Palabras (2 Páginas) • 67 Visitas
[pic 1]Profesional
Reporte
Nombre: | Matrícula: |
Nombre del curso: Modelación para la toma de decisiones. | Nombre del profesor: |
Módulo: 2 | Actividad: 8 |
Fecha: 27/06/2022 | |
Bibliografía: Taha, H. (2012). Investigación de operaciones (9ª ed.). México: Pearson. Hillier F. y Lieberman G. (2006). Introducción a la Investigación de Operaciones (8ª ed.). México: Mc Graw Hill. |
- Contesta las siguientes preguntas:
- ¿Cuáles son las dos clasificaciones de los procesos de toma de decisiones?
Bajo certidumbre: Se da cuando se conocen los datos previamente que conforman el problema, y no genera necesariamente la solución, sino que se acerque mas a lo esperado.
Condiciones de riesgo: cuenta con la incertidumbre y principalmente es la obtención de la distribución en probabilidades.
- ¿Cuáles son las diferencias entre las dos clasificaciones de un proceso de toma de decisiones?
En condiciones de riesgo se apoyan las decisiones mas en por la información probabilística aun cuando no se sabe el resultado o solución que se espera. Por otro lado las decisiones bajo certidumbre busca la mejor opción en base a conocer la información y no espera un valor en base a probabilidad. - ¿Cuál es el beneficio de usar un árbol de decisión?
Nos permite hacer un análisis de un problema considerando todas las variables involucradas, además se basa en el criterio del valor que se espera, que busca maximizar, ya sea las ganancias o minimizar los costos. - Menciona dos ejemplos reales de la aplicación de las dos clasificaciones de los procesos de decisión.
Bajo certidumbre: cuando una persona va a adquirir un automóvil y se basa en una tabla con las características, precio del auto, prestaciones, etc.
Bajo riesgo: cuando una empresa lanza al mercado un nuevo producto y trata de pronosticar sus ventas considerando diferentes aspectos, buscando de esta manera un valor esperado.
- Resuelve los siguientes problemas utiliza el árbol de decisión para una solución óptima a priori y las variantes del valor esperado para la solución a posteriori.
a.
| B1 | B2 | B3 |
A1 | 220 | 170 | 110 |
A2 | 200 | 180 | 150 |
Probabilidad a priori | 0.6 | 0.3 | 0.1 |
Probabilidad a posteriori | 0.5 | 0.3 | 0.2 |
[pic 2]
b.
| Economía en mejoría | Economía estable | Economía que empeora |
Inversión conservadora | $ 30 | $ 5 | -$ 10 |
Inversión especulativa | $ 40 | $ 10 | -$ 30 |
Inversión contracíclica | -$ 10 | $ 0 | $ 15 |
Probabilidad a priori | 0.1 | 0.5 | 0.4 |
Probabilidad a posteriori | 0.2 | 0.3 | 0.5 |
[pic 3]
- Cantidades en millones de dólares
- Elabora una conclusión en cuanto a los resultados obtenidos en el análisis a priori y a posteriori, es decir, si los resultados se mantuvieron iguales o hubo algún cambio y porque consideran esta similitud o diferencia.
Al revisar los resultados en el análisis, llegue a la conclusión de que no hubo movimiento significativos, esto favorece para poder tomar una decisión al momento de hacer la selección.
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