Uiversidad José María Vargas
Facultad de Administracion Gerencial y Contaduría
Cátedra: Estadisticas y Probabilidades II
Mini Proyecto
Autor:
María Eugenia Hernández
C.I.14.225.550
Profesor:
Llendy Gil
Caracas, Marzo 2017
INTRODUCCIÓN
La toma de decisiones es
fundamental para cualquier actividad humana, sin embargo tomar una buena
decisión empieza con un proceso de razonamiento constante y focalizado que
puede incluir varias disciplinas.
Las decisiones críticas son
aquellas que no pueden ni deben ser objetivos incorrectos debemos preguntarnos
¿qué es lo más importante que estoy tratando de lograr en este caso?
Un gerente debe tomar muchas
decisiones algunas de ellas son de rutina y otras intrascendentes, mientras que
otras tienen repercusión drástica en las operaciones de la empresa pues pueden
involucrar pérdidas o ganancias de grandes sumas de dinero además un decisor
debe asimilar a su decisión un conjunto de opciones y consecuencias que muchas
veces resultan desconcertantes.
El modelo de decisiones más simple
que tiene solo dos alternativas se denomina Maniqueísmo, es el concepto de
dualidad que divide todo lo que forma parte del universo en alternativas
distintas o dos polos opuestos como por ejemplo el bien y el mal, el blanco y
el negro.
La toma de decisiones es el proceso mediante el
cual se realiza una elección entre las opciones o formas para resolver
diferentes situaciones de la vida en diferentes contextos: a nivel laboral,
familiar, personal, sentimental o empresarial (utilizando metodologías
cuantitativas que brinda la administración). La toma de decisiones consiste,
básicamente, en elegir una opción entre las disponibles, a los efectos de
resolver un problema actual o potencial (aun cuando no se evidencie un
conflicto latente).
INDICE
Introduccion 2
Las decisiones en el contexto empresarial 4
Toma de decisiones con modelos probabilísticos y determinísticos 7
Modelo determistico 7
Modelo probabilistico 9
Conclucion 11
Referencias Bibliograficas 12
LAS DECISIONES EN EL CONTEXTO EMPRESARIAL
La toma de decisiones es una
parte importante de la labor del gerente. Sin embargo, cuando un gerente toma
una decisión o cuando el coste de buscar y evaluar las alternativas es bajo, el
modelo racional proporciona una descripción moderadamente precisa del proceso
de decisión. En el ámbito organizacional, las mayorías de las decisiones significativas
se realizan mediante el juicio, más que por un modelo prescriptivo definido.
En las organizaciones en
general y en las empresas en particular suele existir una jerarquía que
determina el tipo de acciones que se realizan dentro de ella y, en consecuencia,
el tipo de decisiones que se deben tomar, la Ciencia administrativa divide a la
empresa en 3 niveles jerárquicos:
Conforme se sube en la jerarquía de una organización, la capacidad para
tomar decisiones no programadas o no estructuradas adquiere más importancia, ya
que son este tipo de decisiones las que atañen a esos niveles. Por tanto, la
mayor parte de los programas para el desarrollo de gerentes pretenden mejorar
sus habilidades para tomar decisiones no programadas, por regla general enseñándoles
a analizar los problemas en forma sistemática y a tomar decisiones lógicas.
A medida que se baja en esta
jerarquía, las tareas que se desempeñan son cada vez más rutinarias, por lo que
las decisiones en estos niveles serán más estructuradas (programadas).
Adicionalmente, una organización también estará dividida en varias
secciones funcionales, son varias las propuestas de división que se han
planteado para una empresa de forma genérica, aunque la más aceptada es la que
considera los siguientes departamentos o unidades funcionales:
ü Dirección, Marketing, Producción, Finanzas, Recursos humanos.
ü Las decisiones también serán diferentes, en función de en qué unidad
funcional o departamento tengan lugar.
Para adoptar algunos tipos de
decisiones se suelen utilizar modelos. Estos se pueden definir como una
representación simplificada de una parte de la realidad, y ello porque en
muchos casos la realidad es tan compleja que, para comprenderla hay que simplificarla
tomando de ella los aspectos que resultan más relevantes para el análisis de
que se trate y no teniendo en cuenta los que resultan accesorios. El principal
objetivo de un modelo es permitir una mejor comprensión y descripción de la
parte de la realidad que representa. Esa mejor comprensión de la realidad
permite tomar mejores decisiones. Los modelos se pueden clasificar atendiendo a
numerosos criterios entre ellos:
Modelos deterministas y
probabilísticos. En los modelos deterministas se suponen conocidos con certeza
todos los datos de la realidad que representan. Si uno o varios datos se
conocen sólo en términos de probabilidades, el modelo se denomina
probabilístico, aleatorio o estocástico.
La última prueba de un modelo
es si es útil o no al proporcionar un entendimiento de la situación real,
además es conveniente que el modelo tenga algún potencial de predicciones para
que las decisiones concernientes a futuros casos puedan hacerse con predicción
relativamente clara.Un modelo determinístico es un enunciado expresado como
ecuaciones de relaciones entre las variables y constantes asociadas con un
problema.
Un modelo determinístico
predecirá los resultados exactos bajo ciertos hechos y suposiciones. Por
ejemplo la ecuación de una línea Y= a+bx es un modelo matemático determinístico
que puede bien aplicarse a la proyección lineal de predicciones, las
intersecciones de parámetros en programación lineal y la intersección del costo
total y el ingreso total en el análisis del punto de equilibrio.
Un modelo probabilístico es un
enunciado de las relaciones entre variables y constantes a las que se asocia
probabilidades estadísticas, dicho de otra manera hay incertidumbre.
Varios factores afectan la toma de decisiones en la producción después
de que se han desarrollado cursos de acción alternativos entre los cuales se
encuentran los siguientes:
Predicciones
de resultados esperados de los cursos de acción alternativos.
Probabilidades
de estos resultados esperados.
Sistemas de
valor para sopesar los cursos de acción alternativos.
Objetivos de
la empresa.
Parámetros
que afectan la aplicación de los cursos de acción alternativos.
TOMA DE DECISIONES CON MODELOS PROBABILÍSTICOS Y DETERMINÍSTICOS
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.).
También pueden clasificarse
se¬gún el nivel de la organización en el cual se aplican (estratégicos vs.
tácticos), por el marco tem¬poral elegido (largo vs. corto plazo), por el tipo
de matemáticas utilizadas (ecuaciones lineales vs. ecuaciones no lineales) y
por la tecnología aplicada en la construcción del modelo (hoja de cálculo
electrónica, paquete de software personalizado, lápiz y papel, etc.).
Cada una de esas
ti¬pologías provee mayores conocimientos acerca de los usos y la aplicabilidad
de cada modelo.
Usaremos una tipología más
para organizar nuestra aproximación a la construcción de modelos: Modelos
Determinísticos y Probabilísticos.
MODELO DETERMISTICO
Un modelo determinista es un
modelo matemático donde las mismas entradas o condiciones iniciales producirán
invariablemente las mismas salidas o resultados, no contemplándose la
existencia de azar, o incertidumbre en el proceso modelada mediante dicho
modelo.
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 propagación de errores. Los modelos deterministas sólo pueden ser
adecuados para sistemas deterministas no caóticos, para sistemas azarosos
(no-determinista) y caóticos (determinista inpredictible a largo plazo) los
modelos deterministas no pueden predecir adecuadamente la mayor parte de sus
características.
La inclusión de mayor
complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos
ajenos al modelo determinista hará posible que éste se aproxime a un modelo
probabilístico o de enfoque estocástico.
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 determinista en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano
de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada
proceso.
Un conjunto de ecuaciones diferenciales de un sistema físico
macroscópico constituye un modelo determinista que puede predecir la evolución
determinista en el tiempo de un buen número de magnitudes características del
sistema.
Los modelos determinísticos
son importantes por:
1. Una asombrosa variedad de importantes
problemas de administración pueden formularse como modelos determinísticos.
2. Muchas hojas de cálculo electrónicas
cuentan con la tecnología necesaria para optimizar mo¬delos determinísticos, es
decir, para encontrar decisiones óptimas. Cuando se trata en particu¬lar de
modelos PL grandes, el procedimiento puede realizarse con mucha rapidez y
fiabilidad.
3. El subproducto de las técnicas de
análisis es una gran cantidad de información muy útil pa¬ra la interpretación
de los resultados por la gerencia.
4. 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.
5. La práctica con modelos determinísticos
le ayudará a desarrollar su habilidad para la for¬mulación de modelos en
general.
MODELO PROBABILISTICO
Un modelo es estocástico
cuando al menos una variable del mismo es tomada como un dato al azar y las
relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas.
Sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho
tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas. Para
lograr modelar correctamente un proceso estocástico es necesario comprender
numerosos conceptos de probabilidad y estadística.
Dentro del conjunto de
procesos estocásticos se encuentran, por ejemplo, el tiempo de funcionamiento
de una máquina entre avería y avería, su tiempo de reparación y el tiempo que
necesita un operador humano para realizar una determinada operación.
Modelo probabilístico es la forma que pueden tomar un conjunto de datos
obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
Es un tipo de modelo
matemático que usa la probabilidad, y que incluye un conjunto de asunciones sobre
la generación de algunos datos muéstrales, de tal manera que asemejen a los
datos de una población mayor.
Las asunciones o hipótesis de
un modelo estadístico describen un conjunto de distribuciones de probabilidad,
que son capaces de aproximar de manera adecuada un conjunto de datos. Las
distribuciones de probabilidad inherentes de los modelos estadísticos son lo
que distinguen a los modelos de otros modelos matemáticos deterministas.
Un modelo estadístico queda
especificada por un conjunto de ecuaciones que relacionan diversas variables
aleatorias, y en las que pueden aparecer otras variables no aleatorias. Como
tal "un modelo es una representación formal de una teoría"1
Todos los test de hipótesis estadísticas y todos los estimadores
estadísticos proceden de modelos estadísticos. De hecho, los modelos
estadísticos son una parte fundamentalmente de la inferencia estadística.
CONCLUSIONES
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, es decir, se obtiene lo que se
espera Mientras que los modelos probabilísticos
algunos elementos no se conocen con certeza y el resultado es incierto el
decisor se preocupa tanto por el valor del resultado como por el grado de
riesgo involucrado en la decisión.
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.
REFERENCIA BIBLIOGRAFICAS
Toma de decisiones modelos deterministicos y probabilisticos.Recuperado
de http://www.geocities.ws/mdmoli/archivos/ioii1/unidad1.html
Toma de decisiones modelos deterministicos y probabilisticos.Recuperado
de un blog https://books.google.co.ve/books?id=DW-
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de vtFYqh0YC&pg=PA19&dq=MODELOS+DE+TOMA+DE+DECISION+PROBABILISTICOS+Y+DETERMINISTICOS&hl=es&sa=X&ved=0CB8Q6AEwAWoVChMI77yftY-lyAIVxWw-
ch0j4AqM#v=onepage&q=MODELOS%20DE%20TOMA%20DE%20DECISION%20PROBABILISTICOS%20Y%20DETERMINISTICOS&f=true
Toma de decisiones modelos deterministicos y probabilisticos.Recuperado
de
Toma de decisiones modelos deterministicos y probabilisticos.Recuperado
de http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640s/spanishp.htm
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