Primer Parcial Flashcards
qué es el universo y su comportamiento
Es el conjunto de elementos, variables y relaciones que el decisor percibe y define como relevantes para tomar una decisión en un momento determinado. Este universo está condicionado por la percepción del decisor, influida por sus sesgos, contexto, cultura y experiencias. Como menciona el texto, el universo es el sistema que el decisor busca modificar o preservar en función de sus objetivos.
Además, el universo está en constante cambio debido a la información que el decisor adquiere, lo que significa que este comportamiento del universo depende de cómo el decisor lo percibe y gestiona. Si el decisor cambia, el universo también cambia, dado que cada decisión afecta al propio decisor, transformando su visión y expectativas.
Como señala Pavesi, el decisor “nace y muere a cada instante” (Pavesi, 2004), ya que cada decisión que toma altera su percepción y, con ello, la configuración de su universo. Por lo tanto, el comportamiento del universo está directamente vinculado a las decisiones, los sesgos y la información con la que el decisor cuenta en un momento dado.
que es la variedad del universo
La variedad del universo se refiere a la complejidad y diversidad de elementos que un decisor debe considerar al analizar una situación para tomar decisiones. Esta variedad está compuesta por múltiples variables, que son elementos del universo susceptibles de asumir diferentes niveles, valores o grados a lo largo del tiempo.
Las variables se clasifican en dos tipos principales:
Variables controlables: aquellas que el decisor puede influir, como las alternativas de acción (ej. el tipo de campaña publicitaria a lanzar).
Variables no controlables: elementos externos que afectan las decisiones, pero sobre los cuales el decisor no tiene control, como la aceptación del público o el comportamiento de la competencia.
La variedad del universo es, en esencia, la combinación de todos los comportamientos posibles de esas variables. Esta combinación genera una gran cantidad de posibles estados y resultados, lo que hace que el universo percibido por el decisor sea muy complejo e incierto.
El decisor debe ser capaz de identificar y analizar las variables más relevantes, ya que ignorar alguna de ellas podría llevar a resultados incorrectos.
cuales son las escalas de medición
Las escalas de medición son herramientas que permiten clasificar y medir los estados, niveles, valores o grados que una variable puede asumir. Existen cuatro tipos de escalas de medición:
Escala nominal: se usa para clasificar datos en categorías sin un orden específico. Las variables nominales son cualitativas y no existe una jerarquía entre los valores. Ejemplos: género (masculino, femenino), colores (rojo, azul, verde).
Escala ordinal: además de clasificar, permite ordenar los datos según una jerarquía o secuencia, pero las diferencias entre los valores no son necesariamente iguales. No se pueden hacer ejercicios matemáticos. Ejemplo: nivel de satisfacción (muy insatisfecho, insatisfecho, neutral, satisfecho, muy satisfecho). NO SIRVE PARA DECIDIR
Escala de intervalos: aquí los valores no solo tienen un orden, sino que las diferencias entre ellos son iguales. Sin embargo, no hay un punto de “cero absoluto”. Ejemplo: temperatura en grados Celsius.
Escala de razón o racional: esta es similar a la escala de intervalos, pero incluye un “cero absoluto”, lo que permite hacer comparaciones proporcionales. Ejemplo: peso en kilogramos, donde 0 kg indica la ausencia total de peso.
Estas escalas permiten que las variables, ya sean binarias o continuas, sean evaluadas y medidas en función de las necesidades del decisor y los instrumentos de medición disponibles. La elección de una escala depende de cómo se defina la variable y del grado de detalle requerido para el análisis. Además, los estados, niveles o grados deben ser distinguibles entre sí y estar asociados a una propensión a suceder, con una probabilidad mayor a cero.
por qué estudiamos la teoría de la decisión
La Teoría de la Decisión es fundamental porque proporciona un marco para entender cómo los decisores interpretan la realidad y toman decisiones en contextos complejos e inciertos. Su enfoque subjetivo es crucial, ya que el ser humano, con sus emociones y sesgos cognitivos, influye directamente en el proceso decisional. La capacidad de reflexión y la habilidad para construir representaciones útiles de la realidad permiten a los decisores evaluar situaciones y elegir alternativas de manera más efectiva.
Además, es esencial reconocer los sesgos que pueden distorsionar la percepción, como la disonancia cognitiva y el efecto marco. Aprender a identificar y manejar estos sesgos, junto con la integración de la razón y la emoción, es clave para minimizar las posibilidades de fracaso en la toma de decisiones. En un mundo lleno de incertidumbres, la Teoría de la Decisión nos ayuda a enfrentar desafíos, mejorar nuestras habilidades decisionales y, en última instancia, a lograr nuestros objetivos de manera más efectiva.
mundos explicar c/u y como se vinculan con los ámbitos decisorios
DÓCILES:
Características: Son mundos ordenados, obedientes y estables. Sus comportamientos son únicos o poco variados, lo que permite una alta certeza o cuasi certeza. Estas situaciones son matematizables y están compuestas por variables cuantificables. Ejemplos incluyen sistemas operativos y procesos industriales donde las variables son controlables. Pavesi dice que este mundo no interesa en teoría de la decisión.
Vinculación con el Ámbito Decisorio: Este mundo se relaciona con el ámbito de certeza, donde el decisor actúa con confianza. La intervención se realiza a través de métodos matemáticos y estadísticos, y las desviaciones del comportamiento habitual son poco frecuentes.
ESQUIVOS:
Características: Son mundos semi-abiertos y ambiguos, que esquivan los números. Combinan elementos cuantificables y subjetivos, y permiten una búsqueda de información continua. Son los mundos donde se opera con órdenes y rangos en lugar de datos precisos.
Vinculación con el Ámbito Decisorio: Se sitúan en el ámbito de incertidumbre. Aquí, el decisor enfrenta situaciones donde las decisiones dependen de interpretaciones y estimaciones. Se utilizan métodos como la probabilidad subjetiva y simulación para estructurar la situación y representar los comportamientos más probables.
REBELDES:
Características: Son mundos estratégicos y altamente inciertos, donde los comportamientos dependen del accionar de otros (competidores, adversarios). Son difíciles de predecir y pueden incluir elementos inesperados. En estos mundos, la maniobra, la prueba y el error son fundamentales.
Vinculación con el Ámbito Decisorio: Se relacionan con el ámbito de riesgo, donde las decisiones deben considerar múltiples resultados posibles. El decisor debe adaptarse continuamente, utilizando métodos como la negociación y estrategias creativas para reducir la incertidumbre y obtener información sobre el entorno.
qué herramientas tenemosparacadaAD
Ámbito de Certeza (Mundos Dóciles)
- Herramientas Matemáticas: Métodos de investigación operativa, cálculo de probabilidades y matemática financiera.
- Estadística: Técnicas estadísticas tradicionales y análisis de datos, incluyendo gráficos de control de calidad.
- Modelos Matemáticos: Creación de modelos que representan el comportamiento del sistema y permiten simulaciones precisas.
- Procedimientos Formales: Protocolos y manuales que ayudan a estandarizar decisiones y procesos.
Ámbito de Incertidumbre (Mundos Esquivos)
- Probabilidad Subjetiva: Estimaciones basadas en la experiencia y juicio personal.
- Métodos Bayesianos: Herramientas que permiten actualizar las probabilidades a medida que se obtiene nueva información.
- Simulación: Uso de simulaciones para explorar diferentes escenarios y resultados posibles.
- Técnicas de Creatividad: Métodos para generar nuevas ideas y alternativas, como brainstorming o análisis de grupo.
Ámbito de Riesgo (Mundos Rebeldes)
- Estrategias de Negociación: Técnicas para manejar interacciones complejas con otros actores.
- Análisis de Escenarios: Herramientas que permiten explorar diferentes futuros posibles y preparar respuestas estratégicas.
- Gestión de Crisis: Planificación y preparación para responder a situaciones inesperadas.
- Tácticas de Manejo de la Incertidumbre: Métodos para improvisar y adaptarse a nuevas condiciones, como el bluff y la maniobra.
matriz sectorizada vs matriz cartesiana
Matriz Sectorizada:
Enfoque: Analiza alternativas específicas y sus resultados, que no siempre están asociados a todos los estados naturales. Ideal para decisiones donde no todas las variables no controlables afectan a cada alternativa.
Resultados: Puede tener intersecciones vacías; útil para identificar opciones relevantes sin abarcar todos los escenarios.
Producto Cartesiano:
Enfoque: Permite completar matrices sectorizadas combinando todos los estados de todas las variables no controlables intervinientes.
Resultados: Facilita la identificación de todos los escenarios posibles, esencial para un análisis completo del riesgo y para decidir por la alternativa con mejor valor esperado.
tipos de probabilidad
Probabilidad Clásica: Cociente entre el número de casos favorables y el número total de casos posibles. Ej: Al lanzar un dado de seis caras, la probabilidad de obtener un número par (2, 4, 6) es: 3/6 –> 1/2 –> 0,5
Probabilidad Subjetiva: Grado de creencia del decisor respecto a un evento, que varía según la información disponible y la percepción individual. Ej: Un cirujano puede estimar un 99% de éxito en una operación, pero para el paciente, la decisión es única y personal, lo que introduce la subjetividad en la evaluación.
Probabilidad Empírica: Basada en la observación y la experiencia; se calcula a partir de datos históricos o resultados de experimentos. EJ: Si en 100 lanzamientos de un dado se obtiene un seis 15 veces, la probabilidad empírica de obtener un seis es 15/100.
Probabilidad Condicional: Probabilidad de que ocurra un evento dado que otro evento ya ha ocurrido. Ej: P(A∣B): la probabilidad de A, dado que B ha ocurrido.
Probabilidad Conjunta: Probabilidad de que dos o más eventos ocurran simultáneamente. Ej:
P(A∩B): la probabilidad de que A y B ocurran al mismo tiempo.
criterios, explicar la naturaleza de cada criterio
El Criterio de Laplace nace de la incertidumbre total, asignando la misma probabilidad a todos los estados de la naturaleza. Este criterio se utiliza para elegir la alternativa que ofrece el mejor resultado promedio, considerando que no se tiene información suficiente sobre la probabilidad de cada estado.
El Criterio Maximax proviene de una postura optimista. En este caso, el decisor selecciona la opción que ofrece la máxima ganancia posible, ignorando cualquier posible pérdida. Es ideal para quienes confían en que todo saldrá bien.
El Criterio de Wald se basa en un enfoque pesimista. Este criterio elige la alternativa que maximiza el mejor de los peores resultados, protegiendo al decisor de riesgos potenciales de pérdidas. Es adecuado para quienes buscan minimizar el daño en el peor escenario.
El Criterio de Hurwicz surge de la combinación de optimismo y pesimismo. Utiliza un coeficiente de optimismo para ponderar tanto los mejores como los peores resultados, reflejando así la actitud del decisor hacia el riesgo y ayudando a tomar decisiones equilibradas.
El Criterio de Savage se centra en la aversión al arrepentimiento. Este criterio busca minimizar el arrepentimiento potencial al elegir la opción que reduce la pérdida de oportunidad, considerando no solo los resultados económicos, sino también las emociones y consecuencias asociadas a la decisión.
que es la dominancia? por qué la evaluamos? *imp = se utiliza en los 3 ámbitos
Dominancia: Se establece cuando una alternativa tiene mejores o iguales resultados en todos los estados de la naturaleza en comparación con otra alternativa.
Evaluamos la dominancia para simplificar el análisis de decisiones. Al identificar y descartar alternativas dominadas, el decisor puede concentrarse en las opciones más prometedoras, facilitando la elección de la alternativa óptima. Esto reduce la complejidad y mejora la eficiencia en el proceso de toma de decisiones.
cómo se ordenan los elementos en la matriz?
N11 N12
S1 R1, 11 R1, 12
S2 R2, 11 R2, 12
La Matriz de Decisión se organiza de la siguiente manera:
Filas: En las filas se ordenan los cursos de acción o alternativas (por ejemplo, S1, S2, etc.). Cada fila representa una opción que se puede considerar en la toma de decisiones.
Columnas: En las columnas se colocan las variables no controlables y sus respectivas probabilidades (por ejemplo, N11, N12, etc.). Estas variables representan eventos externos que pueden influir en el resultado de las alternativas.
Intersección: En cada celda de la matriz (por ejemplo, R1,11, R1,12) se colocan los resultados futuros asociados a cada combinación de acción y variable. Estos resultados reflejan lo que se espera que ocurra si se elige una alternativa en un contexto determinado.
Este diseño permite visualizar de manera clara las alternativas disponibles y sus posibles resultados bajo diferentes condiciones, optimizando el análisis y facilitando la identificación de la alternativa óptima.
cuáles son y qué características tienen los ámbitos decisorios?
A D de la certeza: el mundo futuro es único y posee 100% probabilidades de ocurrir, rel con el mundo dócil.
A D del riesgo: conocemos las variables no controlables, podemos asignar estados o niveles de esas variables, y podemos asignar a esos estados o niveles un grado de propensión a suceder, este último tiene forma de probabilidad, y esta puede ser de 3 tipos: la palaciana (tirar la moneda), experimental (basado en pasado) y profesional (no se la cuestiona al decisor)
A D de la Incertidumbre: : conocemos las variables no controlables, podemos asignar estados o niveles de esas variables pero no quiero asignar propensiones.
definición objetivo. componentes. clasificación.
Objetivo (O): estado futuro de una variable del Universo, que el decisor pretende obtener.
Componentes:
X - variable del universo (variable obj)
E - operador: fija el estado deseado de X
T - tiempo: plazo o fecha (futura) en el que se pretende obtener o realizar el objetivo.
Para que un objetivo sea válido, debe explicitarse el nivel que se quiere alcanzar, ya que eso permite medir si se ha cumplido o no.
Clasificación:
Simultáneos: divisibles, indivisibles, compatibles, incompatibles.
No simultáneos.
tiempo en un arbol decisorio
En un árbol decisorio, el tiempo se organiza en fases, que son los períodos entre dos tipos de momentos clave: decisiones y acontecimientos. Una fase de decisión comienza cuando el decisor elige una opción entre varias, y una fase de acontecimiento empieza cuando ocurren hechos o eventos fuera del control del decisor.
En cada fase puede haber varios nodos, pero deben ser del mismo tipo: todos nodos de decisión o todos nodos de acontecimiento. El intervalo entre dos decisiones consecutivas se llama fase amplia y refleja cuántas decisiones secuenciales hay en el proceso. No es obligatorio que las fases de decisión y acontecimiento se alternen de manera estricta.
Un subárbol se refiere a decisiones que no se toman al principio del proceso, lo que indica que el árbol tiene múltiples fases o etapas en su estructura.
cómo se resuelve el árbol
Para resolver un árbol de decisiones, se aplica el método de retrotracción o roll back, analizando el árbol de derecha a izquierda. Primero, se asigna un valor de posición a las últimas decisiones, que representa el beneficio esperado de cada opción. En los nodos de decisión, se comparan las alternativas y se elige la que ofrece mayor beneficio o menor pérdida. En los nodos de acontecimiento, se calcula el valor esperado de los resultados, considerando las probabilidades asociadas a los estados naturales. Este proceso continúa hasta llegar al primer nodo, determinando el mejor curso de acción.
Para qué sirve y para qué no la matriz de decisión
La matriz de decisión es útil para organizar y visualizar alternativas, facilitando el análisis de resultados esperados y ayudando a identificar la opción óptima. Estructura la información de forma clara, optimizando el tiempo en el proceso decisorio y siendo efectiva en contextos de decisión única.
Sin embargo, no es adecuada para decisiones secuenciales, ya que no refleja el flujo de decisiones, y no sirve en situaciones de alta incertidumbre o donde los resultados dependen de juicios subjetivos. En casos simples, puede resultar excesiva y no aportar valor significativo al análisis.
valor del dinero en el tiempo
El “valor del dinero en el tiempo” se relaciona con la teoría de la decisión al permitir evaluar alternativas a lo largo del tiempo. Se utiliza para calcular el valor presente de flujos de efectivo futuros, lo que ayuda en decisiones de inversión al comparar diferentes opciones. Además, se considera en el análisis de riesgos y costos de oportunidad, ya que diferentes decisiones pueden tener distintos valores en el futuro. En resumen, es clave para tomar decisiones financieras informadas.
decisión secuencial
Es aquella situación de decisión que presenta varias fases de decisión, y una fase influye en otra en forma real o supuesta por el decisor. La decisión final, se toma sobre la consideración de futuras decisiones. Se trata de una cadena de decisiones que se presentan a lo largo de un periodo de tiempo (HP)
costos relevantes para la decisión
Los costos relevantes son aquellos que influyen significativamente en la toma de decisiones. Se definen como costos futuros que varían entre alternativas y son relevantes en el contexto del problema decisorio.
Es importante diferenciar entre costos pasados y futuros; los costos pasados son irrelevantes porque no pueden modificarse. Los costos futuros que son iguales para todas las alternativas tampoco son relevantes para decidir. Además, no todos los costos diferentes son relevantes si su magnitud es mínima.
Para identificar los costos relevantes, el decisor debe plantear el problema y las alternativas, descartando aquellos costos que son iguales en todas las opciones. Así, se enfoca en los costos que realmente afectan la decisión, considerando incluso la opción de no actuar. Este enfoque es útil en situaciones de certeza, riesgo e incertidumbre, permitiendo decisiones informadas sin requerir un conocimiento exacto de todos los costos.
cual es la naturaleza de las situaciones con objetivos múltiples
Los casos de decisión con un único objetivo son raros, y muchas veces los decisores no reconocen que están trabajando con múltiples metas.
El conjunto de objetivos se expresa como
O = Oj, Pj
donde Oj representa los objetivos y Pj su ponderación o importancia relativa. Cada objetivo se define a través de sus variables, operadores y tiempos de realización. Por ejemplo, al plantear “conseguir un mejor trabajo”, se pueden desglosar metas específicas, como un mejor salario o un ambiente laboral más agradable, cada una con diferente relevancia para el decisor. Esto resalta la necesidad de ponderar los objetivos para guiar la toma de decisiones.
cuál es la forma del modelo de resolver conflicto entre objetivos
La forma del modelo para resolver conflictos entre objetivos mediante el método lineal es:
Cuantitativo y Compensatorio: Permite que el incremento de un objetivo se compense con la disminución de otro, dentro de ciertos rangos, usando la tasa de sustitución.
Análisis de Dominancia: Identificación de alternativas dominadas, excluyéndolas del análisis si no superan a otras en ninguno de los objetivos.
Matriz de Objetivos Múltiples: Organización de las alternativas en función de los objetivos a alcanzar, cada uno con su ponderación que refleja su importancia relativa.
Ponderación de Objetivos: Se asignan valores que representan la importancia de cada objetivo en relación a los demás. Por ejemplo, un objetivo puede tener una ponderación de 4, mientras que otros pueden tener 3.
Signos de los Operadores: Se utilizan signos positivos para objetivos que se maximizan y negativos para los que se minimizan.
Homogeneización de Escalas: Transformación de los resultados a una escala única para aplicar el método lineal, permitiendo la suma y multiplicación de los atributos de diferentes objetivos.
Los objetivos tienen el mismo nivel de jerarquía, no pueden depender uno de otros
Este enfoque es ampliamente utilizado por su simplicidad y efectividad en la toma de decisiones que involucran múltiples objetivos.
Escenario
la foto de la combinación de todos los estados de las diferentes variables no controlables que afectan en un momento dado.
meta decisiones/elementos
Decisor (D): elemento que define todo el resto de los elementos. Siempre es el primer elemento. Es quien realiza el proceso de decisión, percibe la brecha. Mirada descriptiva, desde lo subjetivo.
Objetivos (O): tiene que ver con el valor, grado o nivel de una variable que el decisor quiere alcanzar en un futuro. Tiene 3 componentes: la variable, el nivel que quiero adquirir de la variable (det., máx o mín, o rango), y tiempo en el que lo quiero conseguir.
Alternativas (S): conductas posibles para la consecución del o los obj. Sínónimos: estrategia, cursos de acción, variables controlables.
5 características que tienen que tener: 1. Entre ellas mutuamente excluyentes 2. Por lo menos dos. 3. Orientas a cumplis al menos 1 obj 4. Posibles 5. Manejables por un decisor
Variables no controlables (N): aquellos aspectos que revistan importancia al aspecto de decisión pero no pueden ser fijados o controlados por el decisor. Sinónimos: Estados inciertos, estados naturales, eventos aleatorios.
Estado del tiempo: que llueva o que no llueva. Y en eso debo tener en cuenta 2 caract: 1. Mutuamente excluyentes. 2. Probabilidad.
Resultados (R): están relacionados con los objetivos, en la medida que habrán de obtenerse los objetivos. Y con las alternativas. Consolida/une los elementos anteriores.
Ámbitos decisorios: 3: riesgo, incertidumbre y certeza
Horizonte de planeamiento: no puedo tomar una decisión sin el elemento temporal. Es el periodo transcurrido entre el t0 y el tn, donde suceden las últimas consecuencias consideradas de la decisión tomadas en t0.
definición decisión
según pavesi:
una decision es la selección de una alt entre varias, realizada por un sujeto (D) , en determinado momento, luego de cierto proceso de reflexión llamado proceso de decisión
complejidad universo y tipos
El grado de complejidad de un universo (o un sistema) se determina a partir del numero de comportamientos que dicho sistema puede exhibir y depende del numero de variables que lo integran, del numero de comportamientos que cada una de ellas pueda presentar y de la estructura de su interrelación.
Complejidad:
a) Variables
b) valores, niveles, grados que las variables pueden asumir
c) relaciones entre variablesysusvalores
Tipos de complejidad:
Estructural:
Estructural: tiene que ver con num de variables, estados y restricciones. La medida es la variedad.
Funcional: suma la propensión a suceder. Se mide con la entropía (medida q nos permite medir la incertidumbre).
por qué estudiamos decisiones con obj multiples
Estudiamos decisiones con objetivos múltiples porque reflejan la complejidad de la realidad, donde las situaciones a menudo implican varias metas interrelacionadas. Esto nos permite optimizar alternativas, identificar prioridades relativas entre objetivos y comprender cómo las restricciones afectan nuestras elecciones. Además, proporciona herramientas estructuradas, como el método lineal, para analizar decisiones de manera más efectiva, ayudando a tomar decisiones más informadas y equilibradas que consideren diversas facetas de un problema.
Para qué sirve y para qué no el árbol de decisión
El árbol de decisión es una herramienta eficaz para facilitar el proceso de decisión cuando estas son secuenciales, ya que permite analizar y representar gráficamente una serie de decisiones que se deben tomar en diferentes momentos del tiempo. Es útil para visualizar alternativas, eventos y sus consecuencias, ayudando a identificar el curso de acción más favorable.
Sin embargo, el árbol de decisión no es adecuado para situaciones con múltiples objetivos, ya que está diseñado para modelizar un solo objetivo a la vez. Además, no aborda de manera precisa la utilidad subjetiva del decisor.
errores graves en un arbol
Nodos de decisión con una sola rama
Criterio del nodo de decisión que no sea elegir la mejor alt
Nodo de acontecimiento con una sola rama
Suma de probabilidades de la rama que sume más que 1
