Arbol de decisiones
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El documento describe el árbol de decisiones, el cual permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones a un problema desde distintas perspectivas, cuantificar el costo y probabilidad de resultados, y ayudar a tomar la mejor decisión basada en la información disponible. El árbol de decisiones provee una estructura para analizar alternativas, eventos, probabilidades y resultados.
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Arbol de decision
El documento describe el árbol de decisión, incluyendo sus orígenes, características, clasificaciones, y cómo se pueden utilizar para la toma de decisiones. Un árbol de decisión es una representación gráfica de eventos y decisiones que surgen de una decisión inicial, y ayuda a analizar las consecuencias probables de diferentes opciones para tomar la decisión más informada.
Herramientas para la toma de decisiones-Unidad 5
Este documento describe diferentes herramientas para la toma de decisiones, incluyendo árboles de decisión y análisis de punto de equilibrio. Explica que los árboles de decisión son útiles cuando hay decisiones secuenciales que dependen de resultados anteriores. También describe los pasos para construir y resolver problemas usando árboles de decisión y cómo calcular el punto de equilibrio para determinar el volumen de ventas necesario para alcanzar la rentabilidad.
Arbol de decisiones
El documento habla sobre los árboles de decisión, que son herramientas utilizadas para resolver problemas mediante la representación de una serie de situaciones y opciones. Un árbol de decisión contiene nodos que representan pruebas, probabilidades y resultados, y ramas que muestran los posibles caminos según la decisión tomada. Los árboles de decisión ayudan a analizar alternativas y tomar la mejor decisión.
Árbol de decisión
El árbol de decisión es una técnica para la toma de decisiones secuenciales basadas en probabilidades que representa gráficamente todos los posibles resultados de una decisión a través de nodos y ramas. Se utiliza para encontrar la solución más ventajosa considerando las probabilidades de distintos resultados.
Toma de decisiones-Investigacion de Operaciones
El documento presenta un análisis de diferentes criterios para la toma de decisiones bajo incertidumbre, incluyendo el criterio de Laplace, los criterios pesimista y optimista, el criterio de Hurwicz y el criterio de Savage. Se aplican estos criterios a un ejemplo de selección de candidatos para un puesto de trabajo y a un ejemplo de compra de lotes de libros por una distribuidora donde existen diferentes estados posibles de la demanda.
Árboles de decisión
Los árboles de decisión son diagramas que pretenden mostrar la gama de posibles resultados y las decisiones posteriores realizadas después de la decisión inicial.
DefinicióN Variable Aleatoria Discreta
1) Una variable aleatoria discreta toma valores específicos con probabilidades asignadas y suma de probabilidades igual a 1.
2) La distribución binomial describe experimentos con éxito/fracaso, mientras la hipergeométrica considera más de dos resultados posibles.
3) La distribución de Poisson modela fenómenos con arribos aleatorios independientes en intervalos de tiempo.
árbol de decisión
Un árbol de decisión permite analizar decisiones secuenciales basadas en resultados y probabilidades asociadas. Utiliza nodos de decisión y probabilidad para mostrar los posibles caminos que se pueden tomar. Los árboles de decisión son útiles para tomar una serie de decisiones y son usados en sistemas expertos para dar diagnósticos más precisos considerando todas las posibilidades, aunque de forma más lenta que un humano.
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El árbol de decisión es una técnica para la toma de decisiones secuenciales basadas en probabilidades que representa gráficamente todos los posibles resultados de una decisión a través de nodos y ramas. Se utiliza para encontrar la solución más ventajosa considerando las probabilidades de distintos resultados.
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1) Una variable aleatoria discreta toma valores específicos con probabilidades asignadas y suma de probabilidades igual a 1.
2) La distribución binomial describe experimentos con éxito/fracaso, mientras la hipergeométrica considera más de dos resultados posibles.
3) La distribución de Poisson modela fenómenos con arribos aleatorios independientes en intervalos de tiempo.
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Un árbol de decisión permite analizar decisiones secuenciales basadas en resultados y probabilidades asociadas. Utiliza nodos de decisión y probabilidad para mostrar los posibles caminos que se pueden tomar. Los árboles de decisión son útiles para tomar una serie de decisiones y son usados en sistemas expertos para dar diagnósticos más precisos considerando todas las posibilidades, aunque de forma más lenta que un humano.
TOMA DE DECISIONES
El documento trata sobre la toma de decisiones en la gerencia y el liderazgo educacional. Explica que la toma de decisiones es un proceso clave para los gerentes, y describe los pasos del proceso de resolución de problemas, incluyendo la identificación del problema, generación de soluciones alternativas, selección de la solución, implementación y control. También cubre temas como la importancia de la información, los límites de la racionalidad individual, la toma de decisiones en grupo y el modelo de utilidad multiatributo para evaluar alternativas
Teoría de decisiones
Este documento presenta conceptos clave de la teoría de decisión, incluyendo criterios para la toma de decisiones determinísticas y probabilísticas. Describe criterios como el pago máximo, la máxima posibilidad y Bayes. También explica el análisis de sensibilidad y provee un ejemplo numérico para ilustrar el cálculo del valor esperado y la selección de la mejor alternativa.
Arboles de decisión
Los árboles de decisión son una técnica para la toma de decisiones secuenciales basada en resultados y probabilidades. Facilitan la interpretación y comprensión de decisiones, explican comportamientos de decisión y reducen variables. El procedimiento incluye definir el problema, estructurar un árbol de decisión, asignar probabilidades, calcular ganancias y valores esperados para resolver el problema. El documento presenta un ejemplo de Grupo Ramos para abrir una sucursal, con 3 ubicaciones posibles y cálculos de valores esperados para cada una.
Presentacion de teoria de juegos
La teoría de juegos estudia las interacciones estratégicas entre jugadores racionales. Incluye conceptos como jugadores, estrategias, equilibrio de Nash, y métodos para analizar juegos como matrices de pagos y árboles de decisión. También examina juegos entre dos jugadores, incluyendo la identificación de estrategias dominantes y el concepto de punto de silla.
Simplex
Este documento presenta un ejemplo de resolución de un problema de programación lineal mediante el método simplex. Se maximiza la función objetivo Z = 4x1 + 3x2 sujeto a tres restricciones. Se lleva el problema a forma estándar y se construye la tabla simplex inicial. Luego, a través de iteraciones donde se selecciona la razón mínima y se realizan las operaciones de pivote, se llega a la solución óptima.
05 Herramientas para la toma de decisiones
1. El documento describe diferentes herramientas para la toma de decisiones como procesos de toma de decisiones, fundamentos de la toma de decisiones, tablas de decisión, árboles de decisión, y métodos como el sinergético y la matriz ponderada.
2. Se explican conceptos como alternativas, estados de la naturaleza, y valores condicionales para la toma de decisiones bajo riesgo e incertidumbre.
3. Se detallan tres criterios para la toma de decisiones bajo incertidumbre: maxim
Criterio de valor esperado
El documento explica el Criterio de Valor Esperado, un método para tomar decisiones bajo riesgo. Calcula la ganancia promedio a largo plazo de cada alternativa usando la suma ponderada de los pagos multiplicados por sus probabilidades. Se elige la alternativa con el valor esperado más alto. Aunque maximice las utilidades, este criterio puede exponer al decisor a un riesgo inaceptable, por lo que se debe considerar el criterio de la persona responsable.
Numeros Aleatorios
Este documento define números aleatorios, explica que son números generados al azar sin depender de un estado anterior o siguiente. Describe los objetivos del documento y presenta una tabla de contenido. Luego explica los tipos de números aleatorios como análogos, de tablas, digitales y manuales, y sus usos más frecuentes como cálculos estadísticos.
Decisiones clase 1 2014 c3
El documento habla sobre la toma de decisiones en administración. Explica que la toma de decisiones es compleja debido a múltiples factores internos y externos. Describe diferentes tipos de modelos (determinísticos, estocásticos, heurísticos, empíricos) que se usan para determinar los posibles resultados de alternativas. También explica conceptos como matriz de pago y valor esperado que permiten analizar problemas de decisión bajo incertidumbre. El objetivo es proveer herramientas para la evaluación sistemática de opciones y
Teoria de decisión
Este documento describe la teoría de la decisión racional. Explica que la teoría de la decisión estudia los procesos de toma de decisiones desde una perspectiva racional, consciente y deliberativa. También describe el proceso de toma de decisiones, que implica identificar un problema, generar soluciones alternativas, predecir consecuencias, establecer preferencias y elegir una solución.
Semana 15 - 01 - Teoría de las decisiones - Bajo riesgo.pptx
El documento habla sobre la teoría de las decisiones bajo riesgo. Explica que en un ambiente de riesgo, el decisor conoce las probabilidades de los posibles estados de la naturaleza. También discute que la toma de decisiones bajo riesgo se basa en el cálculo de probabilidades objetivas y subjetivas, y el uso del criterio de valor esperado para comparar alternativas y maximizar la utilidad esperada.
Análisis de decisiones
A continuación se muestra alguno de los métodos que se utilizan para el análisis de decisiones y de igual forma la toma de las misma, esto
Trabajo arbol dedecisiones
El documento describe el árbol de decisiones, una herramienta gráfica que ayuda a tomar decisiones bajo incertidumbre. Un árbol de decisiones representa visualmente todas las opciones y resultados posibles de una decisión, asignando probabilidades cuando hay incertidumbre. El documento explica los componentes de un árbol, como nodos de decisión y probabilidad, y pasos para construir y resolver uno para encontrar la opción óptima.
Semana 9 estadistica I
Este documento presenta información sobre las distribuciones binomial y multinomial. Explica la distribución binomial con dos ejemplos y la distribución multinomial con ejercicios que involucran calcular probabilidades de resultados aleatorios dados las probabilidades de cada resultado posible. También presenta un ejemplo de simulación por computadora de llegadas de aviones a una aeropuerto de tres pistas.
Metodo o Simulacion de Montecarlo
La simulación de Monte Carlo es una técnica cuantitativa que utiliza modelos matemáticos y computadoras para imitar el comportamiento aleatorio de sistemas reales. Se desarrolló originalmente para el proyecto de la bomba atómica y permite introducir el riesgo en la valoración de proyectos de inversión mediante la simulación de muestras aleatorias. Actualmente, herramientas como @Risk Simulator permiten análisis de variables y escenarios para la toma de decisiones financieras.
La toma de decisiones
El documento trata sobre la toma de decisiones. Explica que existen tres tipos de toma de decisiones: bajo certidumbre, riesgo e incertidumbre. También describe las tablas de decisión y cómo se pueden usar para modelar problemas de toma de decisiones. Finalmente, detalla criterios como el valor esperado y la varianza mínima que se pueden aplicar para analizar alternativas en situaciones de riesgo.
Qué es un árbol de decisión
Un árbol de decisión es una representación gráfica que muestra todas las posibles decisiones y resultados que pueden ocurrir a partir de una decisión inicial. Permite analizar las consecuencias de cada decisión y determinar cuál es la mejor opción basado en la probabilidad de cada resultado y su costo. El gerente de una empresa debe decidir entre vender un nuevo producto, realizar pruebas de mercado, o iniciar una campaña de marketing anticipada usando un árbol de decisión para determinar cuál opción tiene el mayor beneficio esperado.
Analisis Factorial
El documento describe el análisis factorial, una técnica estadística que reduce un conjunto de variables a un número menor de factores. Explica las fases del análisis factorial como la creación de la matriz de correlaciones, la extracción de factores, las rotaciones factoriales e interpretación de los factores. Finalmente, presenta un modelo matemático del análisis factorial y conceptos clave como la comunalidad y la matriz de errores.
Decision
Este documento resume los conceptos clave de la teoría de la decisión, incluyendo probabilidades, valor esperado, árboles de decisión, análisis de riesgo y criterios múltiples para la toma de decisiones. Explica cómo construir y analizar árboles de decisión para determinar la alternativa óptima considerando valores monetarios esperados y riesgo. También introduce el enfoque de la utilidad para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
Metodo grafico
El documento presenta un problema de programación lineal para maximizar los beneficios de una empresa que fabrica dos modelos de mesas. Se define la función objetivo y las restricciones de recursos de trabajo manual y máquina. El método gráfico permite representar las restricciones y encontrar la solución óptima en uno de los vértices de la región factible.
Arbol de decisiones
Este documento describe el árbol de decisiones, incluyendo qué es, cómo se conforma, y sus ventajas y desventajas. Un árbol de decisiones ayuda a ver claramente las decisiones que puede tomar una empresa mediante la representación de puntos de selección y probabilidad. Proporciona una estructura para analizar opciones y consecuencias de decisiones. Sus ventajas incluyen analizar todas las opciones y consecuencias, cuantificar costos y probabilidades, y tomar mejores decisiones con la información disponible. Sus desventajas son que solo es re
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El documento describe el árbol de decisión, una herramienta gráfica que ayuda en la toma de decisiones al permitir analizar todas las opciones posibles y las consecuencias de cada decisión. También permite cuantificar los costos y probabilidades asociadas a cada resultado. El árbol de decisión provee una estructura efectiva para estimar opciones e investigar consecuencias de seleccionar cada una, ayudando a tomar la mejor decisión basada en la información disponible.
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- 2. Características Plantea el problema desde distintas perspectivas de acción. Permite analizar de manera completa todas las posibles soluciones. Provee de un esquema para cuantificar el costo del resultado y su probabilidad de uso. Ayuda a realizar las mejores decisiones con base a la información existente y a las mejores suposiciones. Su estructura permite analizar las alternativas, los eventos, las probabilidades y los resultados.
- 3. VENTAJAS Plantean el problema para que todas las opciones sean analizadas. Permiten analizar totalmente las posibles consecuencias de tomar una decisión. Proveen un esquema para cuantificar el costo de un resultado y la probabilidad de que suceda. Ayuda a realizar las mejores decisiones sobre la base de la información existente y de las mejores suposiciones. Provee una estructura sumamente efectiva dentro de la cual se puede estimar cuales son las opciones e investigar las posibles consecuencias de seleccionar cada una de ellas Nos ayuda a realizar las mejores decisiones sobre la base de la información existente y de las mejores suposiciones
- 4. Desventajas Presenta inconvenientes cuando la cantidad de alternativas es grande y cuanto las decisiones no son racionales. Al no tener claridad de objetivos, es difícil de organizar las ideas