Análisis de decisión. Criterios de decisión empleados bajo condiciones de incertidumbre. Criterio de Wald Maximin

1. Teoría de Decisiones
Análisis de Decisión 1 – Criterio de Wald (maximin)
G. Edgar Mata Ortiz

2. Contenido
• El análisis de decisión (AD)
• ¿Por qué estudiar el análisis de
decisión (AD)?
• Subjetividad e intuición en el
AD.
• Modelos de decisión
• Objetivo del análisis de
decisión
• Componentes del AD
• Ejemplo
• Métodos de decisión

3. El análisis de decisión
• Los problemas complejos requieren
considerar numerosos factores para la
elección de la mejor alternativa.

4. El análisis de decisión
• El análisis de decisión (AD) provee una
estructura y guía para el pensamiento
sistemático acerca de decisiones
difíciles.

5. El análisis de decisión
• Mediante el AD, el tomador de
decisiones puede elegir un curso de
acción con la confianza obtenida a
través de una clara comprensión del
problema.

6. El análisis de decisión
• Además de un marco de referencia
para razonar “problemas difíciles”, el
AD provee herramientas analíticas que
contribuyen a facilitar este
razonamiento acerca de dichos
“problemas difíciles”.
Problem
Solving
1 What's the problem
2 Analysis of current situation
3 Set goals
4 Find out the reasons
5 Solutions
6 Implement

7. ¿Por qué estudiar el análisis de decisión?

8. ¿Por qué estudiar el análisis de decisión?
• Evidentemente, para tomar mejores
decisiones, pero:
• ¿Qué es una buena decisión?

9. ¿Por qué estudiar el análisis de decisión?
• Evidentemente, para tomar mejores
decisiones, pero:
• ¿Qué es una buena decisión?
• Una respuesta sencilla:
• La que produce los mayores beneficios

10. ¿Por qué estudiar el análisis de decisión?
• Esta respuesta puede confundir los
grandes beneficios obtenidos por
casualidad o suerte, con una buena
decisión.
• Es posible tomar una buena decisión y
que, sin embargo, por azar, los
beneficios no sean los mejores.

11. ¿Por qué estudiar el análisis de decisión?
• Seguramente muchas personas
preferirían tener suerte que tomar
buenas decisiones.
• El AD no puede mejorar la suerte del
tomador de decisiones, pero puede
ayudarle a comprender mejor los
problemas y, por lo tanto, tomar
mejores decisiones.

12. Subjetividad e intuición en el AD
• Los juicios personales acerca de la
incertidumbre y la intuición, juegan un
importante papel en la toma de
decisiones.
• A través del estudio del AD veremos,
cada vez más claramente, que estos
juicios e intuición, implican
razonamiento duro y sistemático
acerca de numerosos aspectos
importantes de una decisión.

13. Subjetividad e intuición en el AD
• Gerentes y diseñadores de políticas de
decisión frecuentemente protestan
porque los procedimientos analíticos
de la investigación de operaciones y
otras herramientas cuantitativas para
la toma de decisiones ignoran los
juicios subjetivos.
• Dichos procesos solamente se ocupan
de proporcionar un resultado “óptimo”
a partir de entradas objetivas.

14. Subjetividad e intuición en el AD
• El enfoque del análisis de decisión
admite la inclusión de juicios
subjetivos.
• De hecho, el AD requiere juicios
personales; estos son insumos básicos
para una buena toma de decisiones.

15. Subjetividad e intuición en el AD
• Al mismo tiempo, es importante
resaltar que los juicios personales
pueden resultar engañosos,
especialmente cuando se debe lidiar
con la incertidumbre.
• Es indispensable ser conscientes de las
limitaciones cognitivas humanas al
momento de generar los juicios que se
emplearán como insumos en la toma de
decisiones.

16. Modelos de decisión
• Modelos cuantitativos
• Modelos cualitativos
• Modelos específicos
• Herbert Simon
• Inteligencia – Diagnóstico
• Diseño – Solución
• Selección – Alternativas
• Implantación – Acción
• Análisis de decisión
• Simulación

17. Objetivo del análisis de decisión
• Diferenciar los objetivos y criterios de
decisión para elegir la mejor solución a
un problema de toma de decisiones,
evaluando los beneficios o pérdidas
asociadas, considerando las
circunstancias externas y estados de la
naturaleza regidos por distribuciones
de probabilidad.

18. Componentes del Análisis de Decisión
• Conoce cursos de acción
• Asigna consecuencias
• Preferencias acerca de las consecuencias
Decisor
Criterios de decisión
• Situaciones dadas
• Mutuamente incompatibles
• No controlables por el decisor
Estado del
suceso
• Alternativas mutuamente excluyentes
• Controlables por el decisorCursos de acción
• Seleccionado el curso de acción
• Observando el estado del suceso
• Se obtiene la consecuencia = valor
Consecuencias

19. Componentes del Análisis de Decisión
•Conoce todos los posibles cursos de acción
•Puede asignar consecuencias a cada curso de
acción
•Conoce o establece preferencias acerca de las
consecuencias
Decisor
Criterios de decisión

20. Componentes del Análisis de Decisión
•Situaciones dadas
•Mutuamente incompatibles
•No controlables por el decisor
Estado del
suceso

21. Componentes del Análisis de Decisión
•Alternativas mutuamente excluyentes
•Controlables por el decisor
Cursos de
acción

22. Componentes del Análisis de Decisión
•Seleccionado el curso de acción
•Observando el estado del suceso
•Se obtiene la consecuencia = valor numérico
atribuido de acuerdo a un criterio prefijado
Consecuencias

23. Ejemplo
• Se va a construir una zona industrial entre
dos posibles ubicaciones A y B. Se planea
instalar un comedor que dará servicio a
las empresas y trabajadores por lo que es
necesario adquirir el terreno. La siguiente
tabla muestra el precio de los terrenos, las
ganancias estimadas en cada localización
si la zona industrial se ubica en esa zona,
y el valor de venta del terreno si
finalmente la zona industrial no se ubica
ahí.
• ¿Cuál es la decisión más adecuada?

24. Tabla de datos
Información
Terreno en
el área A
Terreno en
el área B
Precio del
terreno
15 10
Ganancias
estimadas
28 19
Valor de
venta del
terreno
5 3

25. Ejemplo: Procedimiento de solución
• Definir claramente el problema
• Elaborar una lista de alternativas
• Identificar los posibles sucesos:
estados de la naturaleza
• Elaborar una lista de las combinaciones
de alternativas con sucesos, y sus
resultados
• Elegir uno de los modelos de decisión
teóricos
• Aplicar el modelo y tomar la decisión

26. Ejemplo: Procedimiento de solución
• Definir claramente el problema
• Complejidad: Variables – Ubicación de la zona
industrial, costo de terrenos, beneficios
• Incertidumbre: ¿Dónde se construirá el
terreno?, ganancias estimadas
• Multiplicidad de objetivos: Obtener
ganancias, evitar pérdidas
• Objetivos contradictorios: Ganancia –
Pérdidas
• Consecuencias: Si se acierta, si no se acierta,
si no se hace nada.

27. Condiciones del problema
• Alternativas del decisor
• Comprar terreno en A
• Comprar terreno en B
• Comprar terreno en A y B
• No comprar terreno
• Estados del suceso (la naturaleza)
• La zona industrial se construye en A
• La zona industrial se construye en B

28. Consecuencias
Alternativas Estados del suceso
Comprar terreno en:
Zona industrial
en A
Zona industrial
en B
A 13 -10
B -7 9
A y B 6 -1
Ninguna 0 0

29. Método de decisión: criterio de Wald
• Se le considera un criterio pesimista
porque centra su atención en
minimizar las pérdidas
• Recibe el nombre de maximin
• Su objetivo es minimizar el riesgo
• Criterio de decisión: En cada fila se
agrega el elemento de decisión y se
elige el que tenga el mayor valor

30. Consecuencias según criterio de Wald
Alternativas Estados del suceso Riesgo
Comprar terreno
en:
Zona
industrial en A
Zona industrial
en B
Pérdidas o valor
mínimo
A 13 -10 -10
B -7 9 -7
A y B 6 -1 -1
Ninguna 0 0 0

31. Consecuencias criterio de wald
Alternativas Estados del suceso
Nivel de
seguridad
Comprar
terreno en:
Zona
industrial en A
Zona industrial
en B
Pérdidas o
valor mínimo
A 13 -10 -10
B -7 9 -7
A y B 6 -1 -1
Ninguna 0 0 0
Mejor
decisión

32. Tabla de datos - modificada
Información
Terreno en
el área A
Terreno en
el área B
Precio del
terreno
15 10
Ganancias
estimadas
28 19
Valor de
venta del
terreno
8 5

33. Consecuencias al modificar los datos
Alternativas Estados del suceso
Comprar terreno
en:
Zona industrial
en A
Zona industrial
en B
A 13 -7
B -5 9
A y B 8 2
Ninguna 0 0

34. Consecuencias según criterio de Wald
Alternativas Estados del suceso Riesgo
Comprar terreno
en:
Zona
industrial en
A
Zona industrial
en B
Pérdidas o
valor mínimo
A 13 -7 -7
B -5 9 -5
A y B 8 2 2
Ninguna 0 0 0

35. Consecuencias según criterio de Wald
Alternativas Estados del suceso Riesgo
Comprar terreno
en:
Zona
industrial en
A
Zona industrial
en B
Pérdidas o
valor mínimo
A 13 -7 -7
B -5 9 -5
A y B 8 2 2
Ninguna 0 0 0
Mejor
decisión

36. Análisis de sensibilidad
• Cualquier decisión que se tome debe
revisarse bajo la perspectiva de los
efectos que, ciertos cambios en las
condiciones, tendrán sobre los
resultados.
• Este proceso recibe el nombre de
análisis de sensibilidad.

37. Ejercicio
• La introducción de un nuevo producto al
mercado es riesgosa, solamente el 1%
de los nuevos productos son exitosos.
• Los costos de investigación y desarrollo,
además de los costos de publicidad y
producción deben recuperarse.
• Sin embargo, cuando un nuevo producto
es exitoso, los beneficios pueden ser
grandes.

38. Ejercicio
• Una empresa ha recibido información en
el sentido de que dos de sus
competidores están trabajando en el
desarrollo de un nuevo producto.
• La dirección debe determinar si es
conveniente invertir, en la misma línea
de investigación, para introducir al
mercado un producto capaz de competir
con el que está desarrollando la
competencia.

39. Ejercicio
• Los beneficios dependen de cómo reciba el
mercado al nuevo producto y la cantidad que
se produzca. Para este caso:
• Si el mercado acepta el nuevo producto y se
producen grandes cantidades del mismo, se
obtienen ganancias de 980000 dólares.
• Si se producen cantidades grandes y el mercado
no responde como se esperaba los beneficios
descienden hasta 95000 dólares.
• Si se producen cantidades grandes y el mercado
definitivamente no acepta el producto, se tienen
pérdidas por 570000 dólares.

40. Ejercicio
• Los beneficios dependen de cómo reciba el
mercado al nuevo producto y la cantidad
que se produzca. Para este caso:
• Si el mercado acepta el nuevo producto y se
producen cantidades pequeñas del mismo, se
obtienen ganancias de 410,000 dólares.
• Si se producen pequeñas cantidades y el mercado
no responde como se esperaba los beneficios
descienden hasta 300000 dólares.
• Si se producen pequeñas cantidades y el mercado
definitivamente no acepta el producto, se tienen
pérdidas por 190000 dólares.

41. Ejercicio
• Debido a la posibilidad de que otros
competidores atiendan el posible mercado
de un nuevo producto y a la pérdida de
oportunidad de obtener un beneficio, se
considera que, no introducir un nuevo
producto al mercado, equivale a una
pérdida de 60000 dólares

42. Ejercicio
• ¿Es conveniente invertir en
investigación y desarrollo para
introducir un nuevo producto al
mercado?
• No olvidemos que también será
necesario invertir en publicidad y
costos de producción para ponerlo en
el mercado.

43. Alternativas y sus consecuencias
Alternativas Aceptación del producto
Producir Rechazado Medio Muy bien

44. Alternativas y sus consecuencias
Alternativas Aceptación del producto
Producir Rechazado Medio Muy bien
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000

45. Alternativas y sus consecuencias
Alternativas Aceptación del producto
Producir Rechazado Medio Muy bien
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000
Poco - 190,000 300,000 410,000

46. Alternativas y sus consecuencias
Alternativas Aceptación del producto
Producir Rechazado Medio Muy bien
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000
Poco - 190,000 300,000 410,000
Mucho - 570,000 95,000 980,000

47. Consecuencias – Criterio de Wald
Alternativas
Aceptación del
producto
Riesgo
Producir Rechazado Medio Muy bien
Valor
mínimo
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000
Poco - 190,000 300,000 410,000
Mucho - 570,000 95,000 980,000

48. Consecuencias – Criterio de Wald
Alternativas
Aceptación del
producto
Riesgo
Producir Rechazado Medio Muy bien
Valor
mínimo
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000 - 60,000
Poco - 190,000 300,000 410,000 - 190,000
Mucho - 570,000 95,000 980,000 - 570,000

49. Consecuencias – Criterio de Wald
Alternativas
Aceptación del
producto
Riesgo
Producir Rechazado Medio Muy bien
Valor
mínimo
Nada - 60,000 - 60,000 - 60,000 - 60,000
Poco - 190,000 300,000 410,000 - 190,000
Mucho - 570,000 95,000 980,000 - 570,000

50. Otros criterios de decisión
• Criterios sin conocimiento de las
probabilidades de los eventos
• Criterio de Wald - maximin
• Criterio maximax
• Criterio de Hurwicz
• Criterio de Savage
• Criterios basados en el conocimiento
de las probabilidades de los eventos
• Criterio de Laplace
• Entre otros.

51. Bibliografía
• CLEMEN, Robert T. Making Hard Decisions with
Decision Tools Suite. Edit. Duxbury. USA, 2001.
1st Edition.
• DPL 4.0 Professional Decision Analysis Software:
Academic Edition. Edit. Duxbury. USA, 2000. 2nd
Edition.
• FABRYCKY, W. J., Thuesen, G. J. and Verna, D.
Economic Decision Analysis. Edit. Prentice Hall.
USA, 1998.