Resumen Flor
Páginas: 3 (602 palabras)
Publicado: 4 de noviembre de 2015
Nombre: Flor de Luz Alvarado Juárez
Matrícula: 2694012
Nombre del curso:
Modelación para la toma de decisiones
Nombre del profesor:
Luis Alberto Nava Martínez
Módulo:
Módulo 2. Modelos especialesde programación lineal
Actividad:
Resumen del Taha
Fecha: 5 de Octubre del 2015
Bibliografía:
Hamdy A. Taha. (2012). Investigación de operaciones. México: Novena Edición. Capitulo 15.
Título:Análisis de decisiones
Introducción:
En condiciones de riesgo, los beneficios asociados con cada alternativa de decisión están representados por distribuciones de probabilidad, y la decisión puede basarseen el criterio de valor esperado, maximización de la utilidad esperada o la minimización del costo esperado. En ocasiones, el criterio del valor esperado se modifica para tener en cuenta otrassituaciones, como se describirá más adelante.
Contenido:
El criterio del valor esperado busca maximizar la utilidad esperada (promedio) o la minimización del costo esperado. Los datos del problema asumenque la retribución (o costo) asociado con cada alternativa de decisión es probabilística.
Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Dada unabase de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones queocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Se utilizan dos tipos de nodos en el árbol: Un cuadrado (n) representa un punto de decisión, y un circulo (O) representa un eventoaleatorio. Por lo tanto, las dos ramas que emanan del punto de decisión 1 representan las dos alternativas de invertir en la acción A o en la acción B.
La toma de decisiones bajo incertidumbre, así comobajo riesgo, implica acciones alternativas cuyas retribuciones dependen de los estados de la naturaleza (aleatorios).
Se basa en la experiencia de la persona que tiene que tomar la decisión y se...
Nombre: Flor de Luz Alvarado Juárez
Matrícula: 2694012
Nombre del curso:
Modelación para la toma de decisiones
Nombre del profesor:
Luis Alberto Nava Martínez
Módulo:
Módulo 2. Modelos especialesde programación lineal
Actividad:
Resumen del Taha
Fecha: 5 de Octubre del 2015
Bibliografía:
Hamdy A. Taha. (2012). Investigación de operaciones. México: Novena Edición. Capitulo 15.
Título:Análisis de decisiones
Introducción:
En condiciones de riesgo, los beneficios asociados con cada alternativa de decisión están representados por distribuciones de probabilidad, y la decisión puede basarseen el criterio de valor esperado, maximización de la utilidad esperada o la minimización del costo esperado. En ocasiones, el criterio del valor esperado se modifica para tener en cuenta otrassituaciones, como se describirá más adelante.
Contenido:
El criterio del valor esperado busca maximizar la utilidad esperada (promedio) o la minimización del costo esperado. Los datos del problema asumenque la retribución (o costo) asociado con cada alternativa de decisión es probabilística.
Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Dada unabase de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones queocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Se utilizan dos tipos de nodos en el árbol: Un cuadrado (n) representa un punto de decisión, y un circulo (O) representa un eventoaleatorio. Por lo tanto, las dos ramas que emanan del punto de decisión 1 representan las dos alternativas de invertir en la acción A o en la acción B.
La toma de decisiones bajo incertidumbre, así comobajo riesgo, implica acciones alternativas cuyas retribuciones dependen de los estados de la naturaleza (aleatorios).
Se basa en la experiencia de la persona que tiene que tomar la decisión y se...
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