Este documento presenta diferentes clasificaciones de la toma de decisiones: 1) Por datos (determinísticos vs probabilísticos), 2) Por niveles (estratégicas, tácticas u operativas), 3) Por método (programadas vs no programadas). También describe distribuciones de probabilidad como la normal y binomial, y resume los pasos para tomar decisiones bajo incertidumbre.

1. UNIDAD 2.1
DATOS EN FORMA DETERMINÍSTICA
A diferencia de los procesos de toma de decisiones determinísticas tal
como, optimización lineal resuelto mediante sistema de ecuaciones, sistemas paramétricos de
ecuaciones y en la toma de decisión bajo pura incertidumbre, las variables son normalmente
más numerosas y por lo tanto más difíciles de medir y controlar. Sin embargo, los pasos para
resolverlos son los mismos. Estos son:
1.
2.
3.
4.
Simplificar
Construir un modelo de decisión
Probar el modelo
Usando el modelo para encontrar soluciones:
o El modelo es una representación simplificada de la situación real
o No necesita estar completo o exacto en todas las relaciones
o Se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las irrelevantes.
o Este es entendido con mayor facilidad que un suceso empírico (observado), por
lo tanto permite que el problema sea resuelto con mayor facilidad y con un
mínimo de esfuerzo y pérdida de tiempo.
5. El modelo puede ser usado repetidas veces para problemas similares, y además puede
ser ajustado y modificado.
Afortunadamente, los métodos probabilísticos y estadísticos para el análisis de toma
de decisiones bajo incertidumbre son más numerosos y mucho más poderosos que nunca. Las
computadoras hacen disponible muchos usos prácticos. Algunos de los ejemplos
de aplicaciones para negocios son los siguientes:
Un auditor puede utilizar técnicas de muestreo aleatorio para auditar las cuentas por
cobrar de un cliente.
Un gerente de planta puede utilizar técnicas estadísticas de control de calidad para
asegurar la calidad de los productos con mínima inspección y menor número de
pruebas.
Un analista financiero podría usar métodos de regresión y correlación para entender
mejor la analogía entre los indicadores financieros y un conjunto de otras variables de
negocio.
Un analista de mercadeo podría usar pruebas de significancia para aceptar o rechazar
una hipótesis sobre un grupo de posibles compradores a los cuales la compañía está
interesada en vender sus productos.
Un gerente de ventas podría usar técnicas estadísticas para predecir las ventas de los
próximos periodos.

2. DISTRIBUCIÓN NORMAL:
La distribución normal es una distribución continua centrada y simétrica. Existe una
infinidad de variables aleatorias normales que se componen por sus valores de media y
desviación estándar. El centro de la gráfica corresponde a la media del mismo. La distancia
del punto máximo al punto de inflexión de la gráfica es la desviación estándar. La gráfica va
desde el infinito negativo hasta el infinito. Gracias al procedimiento de estandarización, toda
gráfica normal se puede transformar en una gráfica normal estándar que es útil para conocer el
área bajo la curva, entre otros datos. La variable aleatoria normal se denota con la letra Z. El
comportamiento de esta distribución corresponde al teorema del límite central.
DISTRIBUCIÓN BINOMIAL
La distribución Binomial es un caso particular de probabilidad de variable aleatoria
discreta, y por sus aplicaciones, es posiblemente la más importante.
Esta distribución corresponde a la realización de un experimento aleatorio que cumple con las
siguientes condiciones:
* Al realizar el experimento sólo son posible dos resultados: el suceso A, llamado éxito, o su
contrario A’, llamado fracaso.
* Al repetir el experimento, el resultado obtenido es independiente de los resultados obtenidos
anteriormente.
* La probabilidad del suceso A es constante, es decir, no varía de una prueba del experimento
a otra. Si llamamos p a la probabilidad de A, p(A) = P, entonces p(A’) = 1 – p = q
* En cada experimento se realizan n pruebas idénticas.
Todo experimento que tenga estas características se dice que sigue el modelo de
la distribución Binomial o distribución de Bernoulli.
En general, si se tienen n ensayos Bernoulli con probabilidad de éxito p y de fracaso q,
entonces la distribución de probabilidad que la modela es la distribución de probabilidad
binomial y su regla de correspondencia es:
Como el cálculo de estas probabilidades puede resultar algo tedioso se han construido tablas
para algunos valores de n y p que facilitan el trabajo.

3. UNIDAD 2.2
CLASIFICACIÓN DE LA TOMA DE DECISIONES
La toma de decisiones la podemos clasificar en:
1 Programadas: presenta soluciones repetitivas.
2 No programadas: son de forma espontánea.
3 Coercitivas: son decisiones obligadas y para cualquier situación la decisión es el resultado
del trabajo y empeño de una persona (enfoque individual) o de un grupo (enfoque grupal).
En el enfoque individual se toma en cuenta los valores, la personalidad, la propensión,
el riesgo y el potencial de disonancia, los que van a permitir ejecutar los pasos de determinar,
evaluar y seleccionar; y en el enfoque grupal se colocan pasos adicionales, los pasos son:
determinar, evaluar, recomendar y seleccionar directamente la alternativa o sugerirla a un
gerente individual que seleccionara la alternativa que deberá elegirse.
POR NIVELES
La clasificación por niveles se realiza en base al nivel jerárquico que ocupa la persona
que realiza la decisión.
Las decisiones estratégicas se refieren a las decisiones que se toman para relacionar
la empresa con su entorno. Son decisiones de gran trascendencia en cuanto que definen los
objetivos y las líneas de acción a seguir en la empresa. Suelen ser a largo plazo y tienen un
carácter no repetitivo. La información que se tiene para realizar este tipo de decisiones es
escasa, y los efectos que producen estas decisiones pueden comprometer el desarrollo de la
empresa e incluso su supervivencia. Por ello al tomar estas decisiones se requiere un alto
grado de reflexión y de juicio por parte del decisor. Decisiones estratégicas serán por ejemplo
la localización de la empresa, la capacidad que se le dota a la empresa (capacidad productiva),
el lanzamiento de un nuevo producto al mercado (crecer, diversificarse).
Las decisiones tácticas don las decisiones que se toman en el nivel intermedio de la
empresa por parte de los directores de departamento. Las decisiones tácticas deben ayudar a
conseguir los objetivos fijados a nivel estratégico, estas decisiones están subordinadas a las
decisiones estratégicas. Estas decisiones pueden ser repetitivas, y sus consecuencias tienen
lugar en un plazo no muy largo en el tiempo, por lo general son reversibles, y sus
consecuencias no son muy importantes a no ser que los errores se vayan acumulando.
Ejemplos serán: las decisiones sobre una campaña de publicidad (se tomará a nivel del
departamento de Marketing; reversibles).
Las decisiones operativas son las que se toman en el nivel más bajo de los directivos
de la empresa. Estas decisiones son repetitivas por lo que la información necesaria para tomar
la decisión es fácilmente disponible. Los errores se pueden corregir fácilmente, ya que su
grado de manifestación es el corto plazo, y por lo tanto las sanciones en el caso de cometer un
error son mínimas. Ejemplos: la programación diaria de la producción, un vendedor que se
programa las visitas diariamente.

4. POR MÉTODO
Esta clasificación se realiza atendiendo al método utilizado para la toma de decisiones.
Según esta clasificación se distingue entre decisiones programadas y decisiones no
programadas.
Las decisiones programadas son aquellas decisiones repetitivas y rutinarias, por lo
tanto, se puede establecer un método que ayude a la toma de decisión.
Las decisiones no programadas son nuevas, por lo tanto no se puede establecer
ningún método previo para la toma de este tipo de decisiones, y esto es porque o el problema
es nuevo, o porque es tan importante que merece un tratamiento especial, o aunque se trate de
un problema repetitivo las condiciones internas o externas han variado y por lo tanto los
métodos anteriores ya no sirven.
SÍNTESIS
Esta clasificación se puede considerar una síntesis de las dos anteriores. En esta clasificación
se tiene en cuenta a la vez el método utilizado y el nivel que tiene dentro de la empresa la
persona que toma la decisión.
Las decisiones estructuradas son aquellas que las fases de inteligencia, diseño y
elección, son estructuradas, es decir, que se pueden emplear métodos previos para la
resolución del problema. Estas coincidirían tanto con las decisiones programadas de la
clasificación anterior como con la mayoría de las decisiones operativas. Ejemplos: la gestión
de stocks. Sin embargo, también pueden existir decisiones estratégicas que sean estructuradas,
como puede ser la localización de la empresa etc., que si bien es tomada por la decisión de la
empresa son estratégicas, pero si que existen modelos matemáticos para resolver el problema
de localización de la planta de la empresa.
Las decisiones semiestructuradas. Su rasgo característico es que la fase de
inteligencia no se puede formalizar, no se puede establecer un método para detectar el
problema, pero una vez detectado el problema ya se pueden establecer modelos matemáticos
en las fases de diseño y elección. Ejemplos: los planes de renovación de equipos. Esto
correspondería con las decisiones tácticas, aunque algunas de las decisiones estratégicas
pueden ser semiestructuradas como pueden ser la decisión de fusionar la empresa.
Las decisiones no estructuradas se caracterizan porque ninguna fase del proceso de
toma de decisiones es estructurada. Estas coincidirían con las decisiones no programadas y
con la mayoría de las decisiones estratégicas.