Sin t

1
TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE - RIESGO -
2
DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el
concepto o variable del que no podemos estar
seguros de su valor! Existen dos tipos de
variables, aleatorias y determinísticas. El caso
de decisión determinística es trivial. La
aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra
decisión.
3
DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el
concepto o variable del que no podemos estar
seguros de su valor! Existen dos tipos de
variables, aleatorias y determinísticas. El caso
de decisión determinística es trivial. La
aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra
decisión. FILTRO DE DATOS Cuales son los datos
que realmente me interesan, que constituyen el
set sobre el que voy a tomar una decisión. Define
la población.
4
DEFINICIÓN DE LA VARIABLE ALEATORIA Cual es el
concepto o variable del que no podemos estar
seguros de su valor! Existen dos tipos de
variables, aleatorias y determinísticas. El caso
de decisión determinística es trivial. La
aleatoriedad genera incertidumbre en nuestra
decisión. FILTRO DE DATOS Cuales son los datos
que realmente me interesan, que constituyen el
set sobre el que voy a tomar una decisión. Define
la población. SEGMENTACION DE DATOS El problema
es lo suficientemente grande como para poder ser
analizado como un todo? Es preferible dividirlo
en partes? Nos interesan los datos segmentados?
Definición de una variable o propiedad de
segmentación.
5
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la
decisión, necesitamos contar con información.
Conseguir información es costoso, por lo que en
la medida que pueda hacerme una idea a partir de
un subset, estoy en condiciones de mejorar el
perfil de decisión
6
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la
decisión, necesitamos contar con información.
Conseguir información es costoso, por lo que en
la medida que pueda hacerme una idea a partir de
un subset, estoy en condiciones de mejorar el
perfil de decisión DECISION SECUENCIAL Necesito
incorporar información toda junta? Puedo pedir,
ver y a partir de allí pedir mas información? La
flexibilidad de incorporar información es mucho
mas valiosa
7
DETERMINACIÓN DEL TAMAÑO DE MUESTRA Para tomar la
decisión, necesitamos contar con información.
Conseguir información es costoso, por lo que en
la medida que pueda hacerme una idea a partir de
un subset, estoy en condiciones de mejorar el
perfil de decisión DECISION SECUENCIAL Necesito
incorporar información toda junta? Puedo pedir,
ver y a partir de allí pedir mas información? La
flexibilidad de incorporar información es mucho
mas valiosa INFERENCIA Una vez que tengo
información, proyecto para toda el set de
información. Si el margen de error es alto, hago
una nueva muestra
8
MARGEN DE ERROR Finalmente detengo la búsqueda de
información, al estar el margen de error en
niveles aceptable, o al no proporcionarme los
nuevos datos información valiosa. Verifico los
riesgos aumentados que corro al no ajustarse la
distribución de datos a la normal.
9
MARGEN DE ERROR Finalmente detengo la búsqueda de
información, al estar el margen de error en
niveles aceptable, o al no proporcionarme los
nuevos datos información valiosa. Verifico los
riesgos aumentados que corro al no ajustarse la
distribución de datos a la normal. PRESENTACION S
e utiliza todo el análisis de información para
aconsejar o tomar una decisión. Se presenta la
información que respalda el análisis, y sobretodo
se aconseja se tiene especialmente en cuenta los
márgenes de error que se corren al adivinar
educadamente variables aleatorias.