sábado, 4 de febrero de 2012

TEORÍA DE DECISIONES



La Teoría de decisiones es aquella que esta relacionada principalmente por la psicología del consumidor (basados en perspectivas cognitivo-conductuales).Concierne a la forma y al estudio del comportamiento y fenómenos psíquicos de aquellos que toman las decisiones (reales o ficticios), así como las condiciones por las que deben ser tomadas las decisiones óptimas.

Partes de la Teoría:

*A mayor parte de la teoría de la decisión es normativa o prescriptiva, es decir concierne a la identificación de la mejor decisión que pueda ser tomada, asumiendo que una persona que tenga que tomar decisiones (decision maker) sea capaz de estar en un entorno de completa información, capaz de calcular con precisión y completamente racional.

En la Teoría de decisión tenemos Los modelos y métodos cuantitativos de solución de problemas. Entre ellos:
Toma de decisiones Bajo Riesgo: Son todas aquellas decisiones para las que las consecuencias de una acción dada dependen de algun evento probalista.

Tomas de Decisones Bajo Incrtidumbre: Aquí el decisor conoce cuales son las posibles Estados de la naturaleza, aunque no dispone de información alguna sobre cual de ellos ocurrira. Es decir, No solo es incapaz de predecir el estado real que presentara, si no que además no puede cuantificar de ninguna forma esta incertidumbre.

Criterio de LAPLACE: El criterio de LAPLACE se basa en el principio de razón insuficiente, es decir, la ausencia de conocimiento sobre el estado de la naturaleza equivale a firmar que todos los estados son equiprobables.

Maximax y Maximin: Una manera de manejar este tipo de situaciones es introduciendo directamente en el problema los sentimientos subjetivos de optimismo y pesimismo.

EJEMPLO: Es a decision de cuantos arboles de navidad ordenar. Se puede tener razon al pensar que las ventas de arboles deben ser buenas y si es una persona optimista puede emplearse una estrategia maximax. Y si es una persona pesimista se puede se conservador y emplear una estrategia maximin.

MAXIMAX Y MAXIMIN: Son los 2 estremos. por supuesto, se podra selecciona alguna accion interna.

Analisis pre- posterior BAYESIANO:

*Valor de información perfecta: Esto trata de que la información proviene de algún procedimiento de prueba, por lo que esta no siempre pronostica en forma correcta el Estado de la Naturaleza que ocurra.

POR EJEMPLO: Un meteorologo podría, con base en algna prueba, pronosticar lluvia, y aun así, este estado de la Naturaleza podría ocurrir solo en 70% de las veces que se hace esta prediccio.

*Valor der la información perfecta: La estadisticas BAYESINA Constituye un modelo a partir de informacion adicional obtenida de diversas fuentes. Esta informacion adicional mejora la probabilidad obtnida de la ocurrencia de un determinado estado de la naturaleza y ayuda al tomador de desiciones a escoger la mejor opcion.