Este documento presenta cuatro principios para la modelación matemática en la toma de decisiones. Estos principios incluyen: 1) construir modelos simples que se puedan analizar rigurosamente, 2) desarrollar modelos gradualmente usando el principio de parsimonia, 3) dividir problemas complejos en modelos más pequeños para facilitar el entendimiento, y 4) usar analogías y metáforas para obtener diferentes perspectivas.

1. PRINCIPIOS PARA LA
MODELACIÓN MATEMÁTICA
Programa INGENIERÍA FINANCIERA
Curso PROGRAMACIÓN LINEAL
Docente JOSÉ ANDRÉS MIRA

2. Características
• Entornos de complejidad creciente
• Consecuencias de gran escala e impacto
Apoyo a la Decisión
• Modelos lógicos y matemáticos
• Búsqueda de consecuencias deseables
Entorno complejo para la toma de una decisión.
Tomado de Flickr.
TOMA DE DECISIONES
Introducción

3. 1. MODELA SIMPLE,
PIENSA COMPLICADO
• No deben ser tan complicados
como el sistema a modelar
• Se construyen con un uso
predeterminado
• Deben ser críticamente
evaluados
• Es importante someterlos a
un análisis riguroso
• E desarrollan con enfoque a la
acción
Análisis riguroso para la construcción de modelos simples.
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4. 2. SEA
MODERADO…
• Conocido como el Principio
de Parsimonia planteado
por William de Ockham
• Los modelos deben
desarrollarse gradualmente
• Desarrollo de modelos a
partir de un boceto
• Alcanzar un modelo
realista que sirva el
propósito establecido
Acrónimo basado en el principio Occam’s razor.
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5. 3. DIVIDE Y
VENCERÁS
• Una extensión del principio
Occam’s razor
• Evite Mega-Modelos
• Mucho mejor construir
pequeños modelos
fácilmente entendibles
• No olvidar las interacciones
y efectos sistemáticos
Grandes modelos a partir de otros más pequeños.
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6. 4. USE ANALOGÍAS
Y METÁFORAS
• Imagínese como parte de
la situación que se está
modelando
• Use la creatividad para
pensar en condiciones
ideales e imposibles
• Obtenga diferentes
perspectivas y puntos de
vista
• Utilice las experiencias
previas en busca de nuevo
conocimiento
La importancia de tener otras perspectivas.
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7. TOMA DE DECISIONES
Resumen

8.  Pidd, Michael (2009). Tools for thinking: modelling in
management science. Reino Unido: John Wiley & Sons, Ltd.
 Pidd, Michael (1998). Computer simulation in management
science. Reino Unido: John Wiley & Sons, Ltd.
 Raiffa, Howard (1982). Policy analysis: a checklist of
concerns. Austria: International Institute for Applied
Systems Analysis.
 Rosenhead, Jonathan & Mingers, John (2001). Rational
analysis for a problematic world. Reino Unido: John Wiley &
Sons, Ltd.
BIBLIOGRAFÍA

9. Lista de Imágenes
 Decision making. Nerovivo
 Mental model. Steve Jurvetson
 Keep it simple stupid. Lambros Roussodimos
 Divide and conquer. Kevin
 Analogy. Alec & Sani
BIBLIOGRAFÍA