La teoría de la decisión es
Principalmente preocupado por ayudar a las personas y las organizaciones a tomar decisiones.
Proporciona un marco conceptual significativo para una importante toma de decisiones.
La toma de decisiones se refiere a la selección de un acto de entre varios
alternativas, la que se considera la mejor en circunstancias dadas.
La gerencia tiene que
Considere fases como planificación, organización, dirección, comando y control.
Mientras realiza tantas actividades, la gerencia debe enfrentar muchas situaciones
de la cual se debe tomar la mejor opción. Esta elección es técnicamente
denominado «toma de decisiones» o toma de decisiones. Una decisión es simplemente una
Selección de dos o más cursos de acción. La toma de decisiones puede definirse como
– “Un proceso de mejor selección de un conjunto de cursos de acción alternativos,
ese curso de acción que se supone que cumple con los objetivos hasta la satisfacción de
el tomador de decisiones «.
El conocimiento de
Las técnicas estadísticas ayudan a seleccionar la mejor acción. La estadística
La teoría de la decisión se refiere a una elección óptima bajo condición de incertidumbre. En
Esta teoría de probabilidad de caso tiene un papel vital, como tal, esta teoría de la probabilidad
se utilizará con más frecuencia en la teoría de la toma de decisiones bajo incertidumbre
y riesgo.
La decisión estadística
La teoría trata de revelar la estructura lógica del problema en alternativa
acción, estados de naturaleza, posibles resultados y probables pagos de cada uno de ellos
Salir. Expliquemos los conceptos asociados con la teoría de la decisión
Enfoque para la resolución de problemas.
¿Qué es la teoría de decisiones en investigación de operaciones?
Investigar
Operacional se puede definir como la aplicación del método científico para
organizaciones vastas y complejas con el objetivo de identificar el
problemas inherentes a ellos y proporcionar las soluciones que mejor necesitan el
propósitos de la organización en su conjunto.
El RO tiene en cuenta el problema en la cuestión 545F51F
En múltiples aspectos y sus campos de aplicación son variados.
La resolución de
Cualquier problema de RO se divide en varias fases:
Identificación de la
Problema a resolver y recopilar toda la información inherente a ella
En esta oración
Las variables involucradas y las condiciones a las que se identifican
depender. Las variables controlables se identifican en particular (llamadas
también de acción) o aquellos de los cuales el comportamiento es conocido y cuantificable,
y no controlable o de los cuales no es posible identificar el
comportamiento si no en términos probabilísticos, mientras permanece de todos modos
influyente.
Construcción del modelo matemático que
resume las características del problema.
Generalmente tal
El modelo se expresa a través de una función de utilidad que representa el valor
del rendimiento del sistema. Por lo tanto, está representado por un informe por
tipo u = f (xi, yj) donde xi representa la variable
controlable mientras YJ eso es
incontrolable. Estas variables están sujetas a restricciones que se pueden expresar a través de
Ecuaciones y desigualdades en variables controlables x, como las restricciones de la no negatividad, también llamadas signo
o los técnicos, como la indicación de una cantidad limitada de materias primas
en un proceso de producción.
¿Quién establece la teoría de las decisiones?
La teoría de la decisión está estrechamente relacionada con el campo de la teoría del juego [2] y es un tema interdisciplinario, estudiado por economistas, matemáticos, científicos de datos, psicólogos, biólogos, [3] científicos políticos y otros científicos sociales, filósofos [4] e informáticos.
La teoría de la decisión normativa se refiere a la identificación de decisiones óptimas donde la optimización a menudo se determina considerando un tomador de decisiones ideal que puede calcular con una precisión perfecta y, en cierto sentido, es completamente racional. La aplicación práctica de este enfoque prescriptivo (cómo las personas deberían tomar decisiones) se denomina análisis de decisiones y está dirigida a encontrar herramientas, metodologías y software (sistemas de soporte de decisiones) para ayudar a las personas a tomar mejores decisiones. [5] [6]
La teoría de la decisión prescriptiva se refiere a las predicciones sobre el comportamiento que la teoría de decisiones positivas produce para permitir más pruebas del tipo de toma de decisiones que ocurre en la práctica. En las últimas décadas, también ha aumentado el interés en la «teoría de la decisión conductual», contribuyendo a una reevaluación de lo que requiere la toma de decisiones útiles. [7] [8]
El área de elección bajo incertidumbre representa el corazón de la teoría de la decisión. Conocido del siglo XVII (Blaise Pascal lo invocó en su famosa apuesta, que está contenida en sus Pensées, publicada en 1670), la idea del valor esperado es que, cuando se enfrenta a una serie de acciones, cada una de las cuales podría dar lugar a Más de un posible resultado con diferentes probabilidades, el procedimiento racional es identificar todos los resultados posibles, determinar sus valores (positivos o negativos) y las probabilidades que resultarán de cada curso de acción y multiplicar los dos para dar un «valor esperado» o la expectativa promedio de un resultado; La acción a elegir debe ser la que da lugar al valor esperado total más alto. En 1738, Daniel Bernoulli publicó un artículo influyente titulado Exposición de una nueva teoría sobre la medición del riesgo, en el que usa la paradoja de San Petersburgo para demostrar que la teoría del valor esperado debe ser normativamente incorrecta. Da un ejemplo en el que un comerciante holandés está tratando de decidir si asegurar una carga que se envía desde Amsterdam a San Petersburgo en invierno. En su solución, define una función de utilidad y calcula la utilidad esperada en lugar del valor financiero esperado. [9]
El trabajo de Maurice Allais y Daniel Ellsberg mostró que el comportamiento humano tiene desviaciones sistemáticas y, a veces, importantes de la maximización de la utilidad esperada. [13] La teoría de la perspectiva de Daniel Kahneman y Amos Tversky renovó el estudio empírico del comportamiento económico con menos énfasis en las presuposiciones de racionalidad. Describe una forma en que las personas toman decisiones cuando todos los resultados conllevan un riesgo. [14] Kahneman y Tversky encontraron tres regularidades, en la toma de decisiones humanas reales, «las pérdidas son mayores que las ganancias»; Las personas se centran más en los cambios en sus estados de servicios públicos de los que se centran en las utilidades absolutas; y la estimación de las probabilidades subjetivas está severamente sesgada por el anclaje.
¿Cómo aplicar la teoría de decisiones?
El análisis de decisiones, o la teoría de decisiones aplicada, se desarrolló hace unos 35 años para reunir dos campos técnicos que se habían desarrollado por separado. Un campo fue el desarrollo teórico de cómo ayudar a una persona a tomar decisiones simples ante la incertidumbre. Este campo comenzó en el siglo XVIII con el trabajo de Bernoulli, luego Bayes, y finalmente Laplace. Se mejoró y se refinó a un alto estado de desarrollo en los años posteriores a la Segunda Guerra Mundial.
En ese momento, el desarrollo de la ingeniería de control y los sistemas durante la Segunda Guerra Mundial estaba disponible para hacer práctica la aplicación de ideas fundamentales sobre la toma de decisiones bajo incertidumbre a los problemas reales que enfrentan los tomadores de decisiones. El nuevo campo de análisis de decisiones proporcionó una forma formal y sistemática de analizar las decisiones y un medio de comunicación importante para lograr un entendimiento mutuo entre los tomadores de decisiones y aquellos que las asesoran.
Muchas actividades creativas importantes, desde el diseño de ingeniería a través del tratamiento médico y la estrategia comercial, tienen características únicas en su base tecnológica y sus posibles consecuencias, entre muchos otros elementos; Sin embargo, todos comparten la característica de ser decisiones fundamentales. Difieren en sus alternativas, formas de incertidumbre y preferencias para las consecuencias, pero comparten las características de todas las decisiones: la necesidad de distinguir la calidad de la decisión de la conveniencia de la consecuencia, la necesidad de incorporar la incertidumbre y valorar experimentos, Pruebas, encuestas y otras formas de recopilación de información que podrían reducir la incertidumbre a un costo y la necesidad de establecer preferencias para los resultados, incluidos los resultados logrados con diferentes probabilidades. Esto es cierto si estamos diseñando una sonda planetaria o administrando una cartera de entidades químicas para una compañía farmacéutica. Reconocer las similitudes de todos los procesos de decisión nos permite usar información general importantes para aplicarlos; Esto es particularmente cierto para el diseño de ingeniería.
El propósito del análisis de decisiones es proporcionar a los tomadores de decisiones claridad de acción en una situación de decisión incierta. La metáfora del análisis de decisiones se puede conceptualizar como una conversación de alta calidad sobre una decisión. A veces, la conversación puede ser muy breve y llevada a cabo por uno mismo. Los problemas de decisión más difíciles y desconcertantes pueden requerir la asistencia de varios analistas y un extenso modelado de computadora. Este espectro es el dominio del análisis de decisión.
Quizás la distinción más importante del análisis de decisiones es que entre tomar una buena decisión y lograr un buen resultado. La calidad de la decisión solo se puede evaluar a la luz de la situación cuando se tomó la decisión y no con ninguna referencia a sus resultados.
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