a Tome las probabilidades y multiplнquelas "hacia abajo" en la matriz, y luego sъmelas: b SUMA es el resultado de sumar en sentido horizontal. c Es necesario normalizar los valores es decir, que las probabilidades sumen 1 dividiendo el nъmero de cada fila por la suma de la fila hallada en el paso b.
d Dibuje el бrbol de decisiones. Muchos ejemplos gerenciales, como el de este ejemplo, involucran una secuencia de decisiones.
Cuando una situaciуn de decisiуn requiere que se tome una serie de decisiones, el abordaje de la tabla de pago puede no dar cabida a las mъltiples capas de decisiones. Para ello se aplica el бrbol de decisiones. Arbol de Decisiones y Diagrama de Influencia Aproximaciуn del Arbol de decisiones: El бrbol de decisiones es una representaciуn cronolуgica del proceso de decisiуn, mediante una red que utiliza dos tipos de nodos: los nodos de decisiуn, representados por medio de una forma cuadrada el nodo de elecciуn , y los nodos de estados de la naturaleza, representados por cнrculos el nodo de probabilidad.
Dibuje la lуgica del problema construyendo un бrbol de decisiones. Para los nodos de probabilidad asegъrese de que las probabilidades en todas las ramas salientes sumen uno. Calcule los beneficios esperados retrocediendo en el бrbol, comenzando por la derecha y trabajando hacia la izquierda.
Usted puede imaginarse el conducir de su coche, el comenzar en el pie del бrbol de la decisiуn y el trasladarse a la derecha a lo largo de las ramificaciones. En cada nodo cuadrado usted tiene control, puede tomar una decisiуn, y da vuelta a la rueda de su coche.
En cada nodo del cнrculo la seсora Fortuna asume el control la rueda, y usted es impotente. A continuaciуn se indica una descripciуn paso a paso de cуmo construir un бrbol de decisiones: Dibuje el бrbol de decisiones usando cuadrados para representar las decisiones y cнrculos para representar la incertidumbre.
Evalъe el бrbol de decisiones, para verificar que se han incluido todos los resultados posibles. Calcule los valores del бrbol trabajando en retroceso, del lado derecho al izquierdo.
Calcule los valores de los nodos de resultado incierto multiplicando el valor de los resultados por su probabilidad es decir, los valores esperados. Podemos calcular el valor de un nodo del бrbol cuando tenemos el valor de todos los nodos que siguen.
El valor de un nodo de elecciуn es el valor mбs alto de todos los nodos que le siguen inmediatamente. El valor de un nodo de probabilidad es el valor esperado de los valores de los nodos que le siguen, usando la probabilidad de los arcos.
Retrocediendo en el бrbol, desde las ramas hacia la raнz, se puede calcular el valor de todos los nodos, incluida la raнz del бrbol. Del бrbol de decisiones surge que nuestra decisiуn es la siguiente: Contratar al consultor y luego aguardar su informe.
Si el informe predice muchas ventas o ventas medias, entonces producir el producto. De lo contrario, no producirlo. Trabajar con distribuciуn previa plana significa que asigna igual probabilidad, a diferencia de 0,2, 0,5, 0,3.
Es decir, el dueсo del problema no conoce el nivel de ventas si introduce el producto al mercado. Usted podrнa comenzar con el siguiente caso extremo e interesante usando este JavaScript para los cбlculos necesarios: Considere una prioridad plana, sin cambiar la matriz de confiabilidad. Considera ana matriz de confiabilidad perfecta es decir, con una matriz de identidad , sin cambiar la prioridad.
Considere una prioridad perfecta, sin cambiar la matriz de confiabilidad. Considera una matriz de confiabilidad plana es decir, con todos los elementos iguales , sin cambiar la prioridad.
Considere la predicciуn de probabilidades de los consultores como su propia prioridad, sin cambiar la matriz de confiabilidad. Diagramas de Influencia: Como puede ser observado en el ejemplo del бrbol de decisiones, la descripciуn de las ramas y nudos el problema de decisiones secuenciales normalmente se hace bastante complicado.
En ciertas ocasiones es menos difнcil dibujar el бrbol de tal forma que preserve las relaciones que realmente manejan las decisiones. La necesidad por mantener la validaciуn, y el rбpido incremento en complejidad que usualmente proviene de los usos liberales de las estructuras recursivas, han provisto del proceso de decisiones para describir otros.
La razуn para esta complejidad es que el actual mecanismo computacional que solнa analizar el бrbol, esta encarnado directamente dentro de los бrboles y las ramas. Las probabilidades y valores requeridos para calcular los valores esperados de las siguientes ramas estбn expresamente definidos en cada nudo.
Los Diagramas de Influencia tambiйn son utilizados para el desarrollo de modelos de decisiуn y como una alternativa de representaciуn grafica de бrboles de decisiуn. La figura siguiente muestra un diagrama de influencia para nuestro ejemplo numйrico. En el diagrama de influencia anterior, los nudos de decisiуn y los nudos de oportunidad son ilustrados similarmente con cuadrados y cнrculos.
Los arcos flechas implican relaciones, incluyendo probabilнsticas. Finalmente, el бrbol de decisiуn y el diagrama de influencia proporcionan mйtodos de tomas de decisiones efectivas porque ellos: Claramente relaja el problema, por lo tanto todas las opciones pueden ser consideradas.
Nos permiten ampliamente analizar las posibles consecuencias de una decisiуn. Proporcionan un esquema para cuantificar los valores delos resultados y las probabilidades para lograr los mismos. Nos ayudan a tomar mejores decisiones basadas en la informaciуn existente, asн como tambiйn hacer mejores adivinanzas.
Tambiйn visite: Teorнa de la Decisiуn y Бrboles de Decision Por que los Gerentes Buscan los Consejos de Firmas Consultores Los gerentes le pagan a los consultores para que les proporcionen servicios de asistencia que cae dentro de alguna de las siguientes categorнas: El trabajo en el cual no son competentes -- o se sienten que no -- para hacerlo ellos mismos.
El trabajo que ellos no quieren hacer. El trabajo que ellos no tienen tiempo para hacerlo por sн mismos. Todo tipo de trabajo cae dentro de la amplia sombrilla de trabajos de consultarнa. A pesar de las razones del porque los gerentes le pagan a otros para que les den consejos, ellos tienen normalmente expectativas altas en referencia a la calidad de dichas recomendaciones, medidas en tйrminos de confiabilidad y costos.
Sin embargo, el gerente es el ъnico responsable por las decisiones tomadas y no el consultor. La siguiente figura muestra el proceso para la determinaciуn уptima de la informaciуn.
La determinaciуn de la Informaciуn Optima Decidiendo Acerca de la Firma de Consultores: Cada vez que usted piense en contratar una empresa consultora usted podrнa enfrentar el peligro de lucir estъpido, sin mencionar la pйrdida de miles o hasta millones de dуlares.
Para empeorar las cosas, la mayorнa de las firmas consultoras se han fusionado o se han separado, desaparecido, reaparecido, o reconfigurado por lo menos una vez.
їComo se puede asegurar de elegir la consultora correcta? Pruebe el conocimiento que tienen los consultores de su producto. Es importantнsimo encontrar en detalles los conocimientos que tienen los consultores potenciales de su producto y del mercado.
Haga que la empresa consultora le proporcione un proyecto de plan genйrico, lista de trabajos u otros documentos acerca de su producto. їExiste algъn presupuesto o duraciуn de proyecto aprobado? їCuбl es la expectativa de incorporaciуn clientes potenciales? їQuiйn es el encargado de proporcionar la recomendaciуn y firma final esperada?
Inclusive las mejor firmas de consultarнa son propensas a tener algunos momentos malos en sus historias de trabajo. Conducir un anбlisis de confiabilidad es esencial. Hбgale a los consultores preguntas especнficas en referencia a proyectos anteriores, momentos de orgullo, y esfuerzos fallidos. Por su puesto que es importante tambiйn revisar referencias de los consultores.
Pregunte por referencias especнficas de tantos clientes previos como sea necesario o clientes con negocios relacionados al suyo. Obtenga un contrato claramente escrito, con estimaciones precisas de costos, encuestas estadнsticas de tamaсo de muestra, y el compromiso de obtener la recomendaciуn escrita a tiempo.
Revisando sus Expectativas y su Riesgo En nuestro ejemplo, vimos como tomar decisiones basadas en la matriz de redistribuciуn de objetivos mediante el cбlculo del valor esperado y del riesgo expresado como coeficiente de variaciуn de nuestros criterios de decisiуn.
Mientras, un tomador de decisiones bien informado pueda estar capacitado a construir su matriz subjetiva de redistribuciones, y luego seguir el mismo proceso de decisiуn; sin embargo, en muchas situaciones se hace necesario el combinar ambos.
A usted podrнa gustarle utilizar el JavaScript de Revisando la Media y la Varianza para realizar algunas experimentaciones numйricas.
Usted podrнa aplicarlo para validar el ejemplo anterior y para entender profundamente los conceptos donde mas de dos fuentes de informaciуn son combinadas. Determinaciуn de la funciуn de utilidad del decisor Hemos trabajado con tablas de redistribuciуn expresadas en tйrminos del valor monetario esperado.
Sin embargo, este no es siempre el mejor criterio de usar en la toma de decisiones. El valor del dinero varia de situaciуn a situaciуn y de una decisiуn a otra. Generalmente, el valor del dinero no es una funciуn lineal de la cantidad de dinero. En tal caso, el analista debe determinar la utilidad monetaria del tomador de decisiones y seleccionar los cursos de acciуn que proporcione la utilidad esperada mas elevada, en vez del valor monetario esperado mayor.
Los pagos individuales de seguros se enfocan en evitar la posibilidad de perdidas financieras asociadas con la ocurrencia de algъn evento indeseado. Sin embargo, las utilidades de diferentes resultados no son directamente proporcionales a sus consecuencias monetarias.
Si la pйrdida es considerada relativamente grande, un individuo es mбs propenso a pagar una prima asociada. Si un individuo considera que la pйrdida no tiene consecuencias, esta persona es mбs propensa a pagar la prima asociada.
Las diferencias individuales en actitudes hacia el riesgo y estas diferencias, influenciarбn sus opciones. Por lo tanto, individuos deben realizar cada vez la misma decisiуn con relaciуn al riesgo percibido en situaciones similares. Esto no significa que todos los individuos deberнan controlar la misma cantidad de riesgo en situaciones similares.
Mas aъn, debido a la estabilidad financiera de un individuo, dos individuos enfrentando la misma situaciуn podrнan reaccionar de manera diferente a pesar de utilizar los mismos criterios. Una diferencia personal de opiniуn e interpretaciуn de las polнticas tambiйn puede producir diferencias.
La retribuciуn monetaria esperada que se asocia con las diversas decisiones puede no ser razonable por las siguientes dos razones importantes: 1. El valor en dуlares puede no expresar autйnticamente el valor personal que el resultado tiene para uno.
Si usted acepta los valores monetarios esperados es probable que no estй reflejando con exactitud su aversiуn al riesgo. їPor quй algunas personas contratan seguros y otras no?
El proceso de toma de decisiones involucra factores psicolуgicos y econуmicos , entre otros. El concepto de utilidad es un intento de medir el provecho que tiene el dinero para el decisor en lo individual. Con el concepto de la utilidad podemos explicar por quй, por ejemplo, algunas personas compran billetes de loterнa por un dуlar para ganar un millуn de dуlares.
Para estas personas, 1. Por lo tanto, para tomar una decisiуn acertada considerando la actitud que tiene el decisor con respecto al riesgo, debemos convertir la matriz de beneficios monetarios en una matriz de utilidad. La principal pregunta serнa: їCуmo se mide la funciуn de la utilidad con cada decisor?
Consideremos nuestro Problema de Decisiуn de Inversiуn. a Asigne unidades de utilidad y 0 unidades de utilidad al elemento mбs grande y al mбs pequeсo, respectivamente, de la matriz de beneficios. Cambiando el valor de p, y repitiendo una pregunta similar, existe un valor de p con el que el decisor es indiferente ante las dos hipуtesis.
d Repita el mismo proceso para hallar las utilidades de cada elemento de la matriz de beneficios. Supongamos que definimos la siguiente matriz de utilidad: Matriz de Beneficio Monetario Matriz de Beneficio de Utilidad A B C D A B C D 12 8 6 3 48 34 28 13 15 7 3 -2 19 13 0 7 7 7 7 19 19 19 19 Ahora se puede aplicar cualquiera de las tйcnicas antes analizadas a esta matriz de utilidad en lugar de monetaria para tomar una decisiуn satisfactoria.
Queda claro que la decisiуn podrнa ser diferente. Determinaciуn de la funciуn de utilidad del decisor JavaScript E-labs. Representaciones de la Funciуn de Utilidad con Aplicaciones Introducciуn: Una funciуn de utilidad transforma el uso de un resultado en un valor numйrico que mide la valoraciуn personal del resultado.
La utilidad de un resultado puede estar dentro de una escala comprendida entre 0 y , asн como hicimos en nuestro ejemplo numйrico, convirtiendo la matriz monetaria en una matriz de utilidad. Esta funciуn de utilidad puede ser una simple tabla, un sutil grбfico continuo ascendente, o una expresiуn matemбtica de un grбfico.
El objetivo es representar la funciуn funcional entre las entradas en la matriz monetaria y los resultados obtenidos anteriormente de la matriz de utilidad. Usted podrнa preguntarse їQuй es una funciуn?
їQuй es una funciуn? Una funciуn es algo que hace algo. Por ejemplo, una maquina para moler cafй es una funciуn que transforma el grano de maнz en polvo.
Una funciуn de utilidad transforma convierte la esfera de entradas valores monetarios hacia un rango de salidas o resultados, con dos valores finales de utilidad 0 y En otras palabras, la funciуn de utilidad determina el grado de sensibilidad de las preferencias del tomador de decisiones.
Este caнtulo presenta un proceso general para determinar la funciуn de utilidad. La presentaciуn esta en el contexto de los resultados numйricos del capнtulo anterior, a pesar de que se repiten datos.
Representaciуn de la Funciуn de Utilidad con Aplicaciones: Existen tres mйtodos diferentes de representar funciones: el Tabular, el Grбfico, y la Representaciуn Matemбtica. La selecciуn de un mйtodo sobre el otro dependerб de las habilidades matemбticas que tenga el tomador de decisiones de forma tal de entenderlo y usarlo fбcilmente.
Los tres mйtodos evolucionan en su procesos de construcciуn respectivos; por lo tanto, se podrнa proceder al mйtodo siguiente si es preciso.
La funciуn de utilidad es normalmente usada para predecir la utilidad del tomador de decisiones para un valor monetario dado. La predicciуn y precisiуn aumentan desde el mйtodo tabular al matemбtico. Representaciуn Tabular de la Funciуn de Utilidad: Podemos tabular los pares de datos D, U usando las entradas de la matriz que representan los valores monetarios D y sus utilidades correspondientes U de la matriz de utilidad obtenida previamente.
La forma tabular de la funciуn de utilidad para nuestro ejemplo numйrico es dada por la siguiente tabla de pares de datos D, U : Funciуn de Utilidad U de la Variable Monetaria D en Forma Tabular D 12 8 6 3 15 7 3 -2 7 7 7 7 U 58 34 28 13 19 13 0 19 19 19 19 Representaciуn Tabular de la Funciуn de Utilidad para el Ejemplo Numйrico Como puede ver, la representaciуn tabular esta limitada a los valores numйricos dentro de la tabla.
Se podrнa usar el mйtodo de interpolaciуn; sin embargo, porque la funciуn de utilidad normalmente es no-lineal; el resultado interpolado no representa la utilidad del tomador de decisiones acertadamente. Para enfrentar esta dificultad, se deberнa usar el mйtodo grбfico. Representaciуn Grafica de la Funciуn de Utilidad: Se puede dibujar una curva utilizando el diagrama de dispersiуn obtenido mediante la graficaciуn de los datos en la forma Tabular sobre un papel de grбfico.
Ya con el diagrama de dispersiуn, necesitamos decidir primero la forma de la funciуn de utilidad. El grбfico de utilidad esta caracterizado por sus propiedades de ser sutil, continuo, y curva de forma creciente. Normalmente, una funciуn con forma de parбbola se ajusta relativamente bien a las esferas angostas de la variable D.
Para esferas mбs amplias, se podrнan ajustar algunas piezas pequeсas de una funciуn de parбbola, una para cada sub-esfera apropiada. Para nuestro ejemplo numйrico, el grafico siguiente es una funciуn sobre el intervalo usado en el modelo de la funciуn de utilidad, dibujado con la utilidad asociada eje de las U y el valor asociado en dуlares eje de las D.
Note que en el diagrama de dispersiуn los puntos mъltiples estбn representados por cнrculos pequeсos. Leyendo un valor del grбfico no es conveniente; por lo tanto, para los procesos de predicciones, un modelo matemбtico es el que mejor funciona.
Representaciуn Matemбtica de la Funciуn de Utilidad: Podemos construir un modelo matemбtico para una funciуn de utilidad utilizando la forma de la funciуn de utilidad obtenida mediante su representaciуn del Mйtodo Grбfico. Sabemos que queremos una funciуn cuadrбtica que se ajuste mejor al diagrama de dispersiуn que ha sido construido previamente.
Por lo tanto, utilizamos el anбlsis de regresiуn para estimar los coeficientes en la funciуn que mejor se ajusta a los pares de datos D, U. La representaciуn matemбtica anterior proporciona informaciуn mas ъtil que los otros dos mйtodos.
Note que para este ejemplo numйrico, la utilidad marginal es una funciуn creciente porque la variable D tiene un coeficiente positivo; por lo tanto, se esta capacitado a clasificar esta decisiуn como un riesgo moderado. A usted podrнa gustarle utilizar el JavaScript de Regresiуn Cuadrбtica para comprobar sus cбlculos manuales.
Para grados mayores que la cuadrбtica, a usted podrнa gustarle utilizar el JavaScript de Regresiуn Polinomial. Una Clasificaciуn de Actitudes Relativas a los Tomadores de Decisiones con Respecto al Riesgo y su Impacto Probabilidad de un Evento y el Impacto de su Ocurrencia: El acercamiento de proceso- orientado para manejar el riesgo y la incertidumbre es parte de cualquier modelo probabilнstico.
Esto le permite al tomador de decisiones examinar el riesgo dentro de su retorno esperado, e identificar aspectos crнticos en controlar, limitar y mitigar el riesgo. Este proceso envuelve tanto el aspecto cuantitativo como el cualitativo de controlar el impacto del riesgo.
La teorнa de la decisiуn no describe lo que las personas hacen dado que existen dificultades con los cбlculos de probabilidad y la utilidad de los resultados. Las decisiones tambiйn pueden estar afectadas por la racionalidad subjetiva de las personas y por la manera en la cual el problema de decisiуn es percibido.
Tradicionalmente, el valor esperado de una variable aleatoria ha sido usado como la mejor ayuda para cuantificar el monto del riesgo. Sin embargo, el valor esperado en solitario no es necesariamente una buena medida por la cual tomar decisiones porque no hace clara la distinciуn entre probabilidad y severidad.
Por supuesto, este es un control subjetivo El tomador de decisiones podrнa estar mas preocupado sobre minimizar el efecto de ocurrencia de un evento extremo en vez de preocuparse por la media.
El cuadro siguiente muestra la complejidad de la probabilidad de un evento, el impacto de la ocurrencia del mismo, y su indicador de riesgo asociado respectivamente: De la secciуn previa se podrнa recordar que la certeza equivalente es la rentabilidad libre de riesgo.
Adicionalmente, la diferencia entre la certeza que posea un tomador de decisiones y el valor monetario esperado VME es llamado prima de riesgo.
Deberнamos usar el signo y la magnitud de la prima de riesgo en la clasificaciуn de la actitud relativa del tomador de decisiones hacia el riesgo como sigue a continuaciуn: Si la prima de riesgo es positiva, el tomador de decisiones esta deseando tomar riesgo, por lo cual se le llama buscador de riesgo.
Obviamente, unas personas aceptan mas riesgo que otras; mientras mas alta sea la prima de riesgo, mas riesgo es aceptado por el tomador de decisiones.
Si la prima de riesgo es negativa, el tomador de decisiones evitarб tomar riegos por lo cual se le llama adverso al riesgo. Si la prima de riesgo es cero, el tomador de decisiones se le llama riesgo neutral.
El Descubrimiento y la Gerencia de las Pйrdidas En el descubrimiento y gerencia de las pйrdidas expresado en tйrminos monetarios , la percepciуn y la mediciуn de la posibilidad de un evento son crucial. Las perdidas podrнan tener varias fuentes. Estas fuentes incluyen Empleados, Procedimientos, y Factores Externos.
Empleados: Algunos empleados podrнan tener problemas de concentraciуn, conocimientos insuficientes, y estar envueltos en fraudes. Procedimientos: Algunos procedimientos estбn errуneamente diseсados, o son errуneamente implementados.
factores Externos: Estos incluyen la dependencia de servicios y suplidores externos desconfiables, falta de seguridad para actividades criminales externas, y finalmente desastres naturales tales como terremotos. Un evento raro o inesperado con consecuencias potencialmente significativas para el tomador de decisiones podrнan ser concebidas como riesgos o como oportunidades.
Las preocupaciones principales son: їCуmo preparase para controlarlos? Un tomador de decisiones conectado a la planificaciуn, necesita adoptar una posiciуn hacia el futuro de forma de decidir los objetivos, y decidir cual es la mejor secuencia de acciones para conseguir dichos mediante el pronуstico de sus consecuencias.
Desafortunadamente, la desconexiуn de dichos eventos hace difнcil su predicciуn o explicaciуn por mйtodos que usan datos histуricos. Sin embargo, se debe enfocar en los factores de la actitud psicolуgica del tomador de decisiones y en su entorno mas relevante.
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Derecho a presentar una reclamación ante la autoridad de control www. es si considera que el tratamiento no se ajusta a la normativa vigente. Volver al blog. Cómo evaluar las consecuencias y la probabilidad en el análisis de riesgos ISO Inicio Cómo evaluar las consecuencias y la probabilidad en el análisis de riesgos ISO 27 marzo, Artículos Técnicos , Destacado , Gestión de Riesgos.
El AnálisisRiesgos en ISO resulta esencial para el cumplimiento de los requisitos de la norma. Aprende cómo hacerlo en 5 pasos. Veamos : Paso 1.
Conseguir información sobre amenazas En esta etapa recopilamos información sobre los procesos y las amenazas a las que está expuesta la organización.
Algunos ejemplos de amenazas que se identifican típicamente en un buen número de organizaciones son: Pérdida de datos accidental. Pérdida de datos intencional. Incendio en el centro de datos. Software obsoleto o sin licencia.
Empleados sin formación. Robo o destrucción de equipos. Paso 2. Crear una matriz de riesgos para cada elemento de la lista Existen también varios modelos de matrices de riesgo. Cada uno de estos ejes está compuesto por 5 niveles así: Eje de Probabilidad: Casi seguro.
Eje de Impacto: Muy grave. Sin impacto. Paso 3. Hacer una lista de los riesgos según su importancia Ahora podemos obtener una lista de riesgos categorizada según su importancia, por orden de gravedad y urgencia de resolución.
Paso 4. Demanda fuerte s1. Demanda débil s2. Complejo pequeño, d1. Complejo mediano, d2. Complejo grande, d3. En donde:. Magnitud de la diferencia. Usando la ecuación general y la tabla de resultados, podemos calcular el arrepentimiento asociado con cada combinación de alternativa de decisión y el estado de la naturaleza.
Por tanto, para calcular la pérdida de oportunidad, restamos cada entrada en una columna de la entrada más grande en la columna. La siguiente tabla muestra los arrepentimientos asociados a este problema:. Arrepentimiento max. Se selecciona la alternativa de decisión con el mínimo de los valores de arrepentimiento máximos y se produce la elección de arrepentimiento minimax.
Cuando están disponibles las probabilidades para los estados de la naturaleza podemos usar el enfoque del valor esperado para identificar la mejor alternativa. Debido a que puede ocurrir uno y solo uno de los N estados de la naturaleza, las probabilidades deben satisfacer dos condiciones :.
Esta es la estrategia de decisión óptima de RCT. Por lo tanto, hay una probabilidad de 0.
Duration Missing ENFOQUE CONSERVADOR (MAXIMIN). Evalúa cada alternativa de decisión desde el punto de vista del peor resultado que pueda ocurrir. La alternativa de decisión
Mukinos 
