Bloque 4. La toma de decisiones en condiciones de riesgo (Parte II). La toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.

En este bloque estudiarás cómo la teoría de la probabilidad facilita la toma de decisiones en condiciones de riesgo, para ello, aprenderás el manejo de las combinaciones y permutaciones para ordenar los datos, conocerás el teorema de Bayes, utilizado para revisar probabilidades valiéndose del árbol de decisiones. Profundizarás en los criterios que son utilizados para la toma de decisiones dentro de condiciones de incertidumbre, conociendo el criterio de Wald, también conocido como criterio pesimista, el criterio de Hurwuicz que combina la actitud pesimista y optimista, el criterio de Savage o de costos de oportunidad, así como el criterio de Laplace. Estudiarás qué representa el valor esperado de la información perfecta para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre, al igual que el análisis a priori y a posteriori de la probabilidad.

Objetivo.

• Distinguir los elementos teóricos de la probabilidad, estudiando sus métodos, para su aplicación en la toma de decisiones en la empresa en condiciones de riesgo.
• Identificar los criterios para la toma de decisiones, mediante el conocimiento de las características que los componen, para la definición de su alcance en condiciones de incertidumbre.

Temario

4.2. Teoría de la probabilidad

4.2.1. Propiedades formales de las probabilidades

4.2.2. Combinaciones y permutaciones

4.2.3. Fórmula de Bayes

4.2.4. Árbol de decisiones

5. Toma de decisiones en condiciones de incertidumbre

5.1. Criterio de Wald

5.2. Criterio de Hurwuicz

5.3. Criterio de Laplace

5.4. Criterio de I. J. Savage

5.5. Valor esperado de la Información Perfecta

5.6. Análisis a Posteriori

5.7. Análisis pre a posteriori