República
Bolivariana de Venezuela.
Universidad
José María Vargas.
Facultad
de Administración, Gerencia y Contaduría.
Asignatura:
Estadística y Probabilidades II
MINI
PROYECTO TOMA DE DECISIONES DETERMINISTICO Y PROBABILÍSTICOS
Profesor:
Llendy Gil
Autor:
Joscarli Duran Ci:
22.032.763
Caracas, Septiembre 2016
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN
3
TOMA
DE DECISIONES
4
MÉTODOS
DETERMINÍSTICOS
5
MÉTODOS
PROBABILISTICOS
6
CONCLUSIÓN 8
BIBLIOGRAFÍA
9
INTRODUCCIÓN
La interpretación de las decisiones gerenciales bajo
incertidumbre y, en general, de las distintas ciencias, dependen en gran parte
de los métodos estadísticos. Por ello, es fundamental que los gerentes se
familiaricen con los razonamientos estadísticos como una herramienta más de
marketing, de diferenciación respecto de la competencia. Es una ciencia
probabilística, por lo que no hay lugar para las afirmaciones categóricas o
negaciones rotundas, que siempre deben estar enmarcadas en un nivel de
significación o dentro de un margen de error, Para tomar una decisión,
cualquiera que sea su naturaleza, es necesario conocer, comprender, analizar un
problema, para así poder darle solución.
TOMA
DE DECISIONES
Para que la organización alcance sus objetivos es
indispensable que la información llegue en el momento oportuno a los centros
adecuados en donde se han de tomar las decisiones necesarias. La esencia de la
toma de decisiones consiste en la formulación de cursos de acción alternativos,
y la elección entre alternativas después de una evaluación de s eficacia para
lograr los objetivos. Las decisiones tienen una importancia trascendental para
el mundo empresarial, sin embargo, es poco conocido en qué consiste tal
actividad.
Los modelos para toma de decisiones se clasifican
con frecuencia según la función de negocios a la cual se aplican (finanzas,
mercadotecnia, contabilidad de costos, operaciones, etc.) o por la disciplina
de aplicaciones o la industria involucrada (ciencias, ingeniería, economía,
organización militar, instituciones no lucrativas, transporte, capital de
riesgo, etc.)
El éxito en la aplicación de modelos para la toma de
decisiones en el mundo real puede dividirse en cuatro etapas, las cuales
muestran una estrecha correspondencia con los elementos del proceso de
construcción de modelos.
Interpretación y validación de los resultados del
modelo, asegurándose de que la información disponible obtenida del análisis ha
sido interpretada en el contexto de la situación original en el mundo real.
Las
decisiones implican seis elementos:
·
Agente decisorio: Es aquella persona que
selecciona la opción entre varias alternativas o ideas de acción.
·
Objetivos: Son las metas que el agente
decisorio pretende alcanzar con sus acciones.
·
Gustos y/o preferencias: Son los
criterios que el agente decisorio utiliza para poder escoger.
·
Estrategias: Es el curso de acción que
el agente decisorio escoge para alcanzar mejor sus metas y/o objetivos. Toda
estrategia depende de los recursos que se disponga.
·
Situación: Son los aspectos del entorno
que rodean al agente decisorio, muchos de los cuales, están fuera de su
control.
·
Logros y resultados: Es la secuencia o
resultante de una estrategia
MÉTODOS
DETERMINANTICOS
Un Modelo determinístico es un modelo matemático
donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no
contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está
estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de
simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas
de gestión que permitan disminuir la incertidumbre. La inclusión de mayor
complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos
ajenos al modelo determinístico hará posible que éste se aproxime a un modelo
probabilístico o de enfoque estocástico.
Ejemplos
Por ejemplo, la planificación de una línea de
producción, en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la
implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo
determinístico en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de
obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada
proceso.
En consecuencia, los modelos determinísticos se
utilizan a menudo, aunque no siempre, para la toma de decisiones internas de
una organización.
Son importantes por:
·
Una asombrosa variedad de importantes
problemas de administración pueden formularse como modelos determinísticos.
·
Muchas hojas de cálculo electrónicas
cuentan con la tecnología necesaria para optimizar modelos determinísticos, es
decir, para encontrar decisiones óptimas.
·
Cuando se trata en particular de
modelos PL grandes, el procedimiento puede realizarse con mucha rapidez y
fiabilidad.
·
El subproducto de las técnicas de
análisis es una gran cantidad de información muy útil para la interpretación
de los resultados por la gerencia.
·
La optimización restringida, en
particular, es un recurso extremadamente útil para reflexionar acerca de
situaciones concretas, aunque no piense usted construir un modelo y
optimizarlo.
MODELOS
PROBABILÍSTICOS
En los
modelos probabilísticos, o estocásticos, algunos elementos no se conocen con
certeza, es decir, en los modelos probabilísticos se presupone que algunas
variables importantes, llamadas variables aleatorias, no tendrán valores
conocidos antes que se tomen las decisiones correspondientes, y que ese
desconocimiento debe ser incorporado al modelo.
Los modelos probabilísticos están ampliamente
basados en aplicaciones estadísticas para la evaluación de eventos
incontrolables (o factores), así como también la evaluación del riesgo de sus
decisiones. La Probabilidad se deriva del verbo probar lo que significa
"averiguar" lo que no es tan fácil de obtener o entender. La palabra
"prueba" tiene el mismo origen el cual proporciona los detalles
necesarios para entender lo que se requiere que sea cierto.
Ejemplos:
La decisión de establecer una compañía de Internet
mediante la venta pública de acciones de capital.
Seleccionar de un lote un artículo para conocer su
calidad.
El número de llamadas telefónicas por minuto, la
duración de cada llamada.
CONCLUSIÓN
Los problemas de toma de decisiones se pueden
clasificar en dos categorías: modelos de decisión determinísticos y modelos de
decisión probabilísticos. Los modelos determinísticos, se basan en sus buenos
resultados se consigue lo deseado de manera deterministica, libre de riesgo.
Mientras que los modelos probabilísticos algunos elementos no se conocen con
certeza.
Para la solución de un determinado problema, se debe
identificar primero un criterio mediante el cual se escoge un modelo a seguir
cuyos parámetros fluctúen de manera efectiva; esto establece el rendimiento o
efectividad que resulte en términos de menos costos y más beneficios. Para
esto, en un conjunto de problemas previamente formulados se toman en cuentan
distintas variables con sus respectivas restricciones, con el fin de llegar a
una única función objetivo que incluya la mayor complejidad en las relaciones.
BIBLIOGRAFÍA
