1. Probabilidad? 1/3???
MODELOS MATEMATICOS
PARA LA TOMA DE DECISIONES
HECTOR BANQUEZ BUENDIA
banquezper@hotmail.com
Administración de Negocios
Universidad de San Buenaventura - Cartagena

2. INTRODUCCION
La toma de decisiones en
condiciones de certidumbre.
La toma de decisiones en
condiciones de
incertidumbre.
La toma de decisiones en
condiciones de riesgo.

3. INTRODUCCION
Algunas de las causas que incrementan la
complejidad de los problemas pueden ser:
La presencia Que sean
de un muchas
numero las
considerable alternativa Que el
de variables. s. problema
este sujeto a
Que en el una alta
problema dinámica de
intervengan cambios.
varios
individuos o
grupos.

4. TOMA DE DECISIONES BAJO
INCERTIDUMBRE
En las ocasiones donde no pueden
asignarse probabilidades a los
eventos posibles, a la hora de
tomar una decisión, se llama toma
de decisiones bajo incertidumbre.

5. CRITERIOS DE
VALORACION
Existen tres criterios a la hora de valorar los resultados de una
decisión en condiciones de incertidumbre;
 Criterio MAXIMIN: También llamado Criterio Wald, consiste en elegir
aquella estrategia que maximice el peor de los resultados posibles.
Estaría asociado a una persona pesimista e intentaría proporcionar
el mayor nivel de seguridad posible.
 Criterio MAXIMAX (Hurwiez): según este criterio habría que optar
por aquella estrategia que maximice el mejor de los resultados
posibles. También se llama criterio optimista porque es el que usaría
una persona optimista.
 Criterio de la frustración mínima: Ya que la mayoría de las personas
no son extremadamente optimistas ni pesimistas, este criterio
establece que hay que ordenar las estrategias y establecer
diferencia entre el resultado obtenido y el mayor posible con cada
posible situación, escogiendo la estrategia que minimice este
resultado.

6. OTROS MODELOS USADOS
EN INCERTIDUMBRE:

7. TOMA DE DECISIONES BAJO
CERTIDUMBRE
En este caso se conoce
cual es el estado de la
naturaleza que se va a
presentar, así
elegiremos la
alternativa que
maximice nuestro
beneficio o minimice
nuestra pérdida.

8. PROGRAMACION LINEAL
Muchas decisiones de Dirección de
Operaciones incluyen el intentar
conseguir utilizar los recursos de la
organización de la manera más efectiva
posible. Los recursos generalmente
incluyen maquinarias (como los
aviones), mano de obra ( como los
pilotos), dinero, tiempo y materias
primas (como el combustible.
La PL en uno de los instrumentos
matemáticos para resolver problemas
cuantitativos, principalmente
económicos. Su objetivo es la
determinación de soluciones optimas.
Maximizar la combinación de los
recursos.

9. MODELOS
Planeación de un proyecto
controlando costo y tiempo
Modelo (CPM y PERT).
de la ruta
critica
Modelo
de colas
Determina el tiempo que
Modelo de
tarda una persona en una fila
inventario
para ser atendida.
Permite encontrar el
menor costo de
existencia, con base
en los tiempos de
entrega de pedidos

10. CONDICIONES DE RIESGO
Cuando se tiene Cuando se Entonces existe
Cuando no se
mas de un estado puedan asignar una toma de
pueden identificar
natural o varias probabilidades de
todos los estados decisiones bajo
condiciones de ocurrencia a esos
naturales condiciones de
resultados estados
pertinentes.
satisfactorios. naturales. riesgo.

11. CONDICIONES DE RIESGO
Este tipo de decisiones son las que mas se presentan
en la administración moderna.
Algunos ejemplos típicos:
 La periodicidad en las descomposturas de las
maquinas.
 Las fallas en los procesos de fabricación.
 El numero de artículos rechazados por la
inspección de calidad.
 La medición de la productividad de un
departamento dado.
 La demanda de cierto producto en una época del
año.

12. PROBABILIDAD EN EL
RIESGO
Probabilidad: mide la frecuencia con la que se obtiene
uno o varios resultados.
Experimento: es un procedimiento en el cual se trata
de obtener un resultado o de comprobar algo.
f=s/N
s=numero de aciertos posibles
N= numero total o espacio muestral

13. PROBABILIDAD EN EL
RIESGO
Aclarando este tema con un video didáctico:
http://www.youtube.com/watch?v=cGT_YHZ7M7s

14. CONJUNTOS Y
ELEMENTOS
Se llama conjunto a una colección bien definida de
objetos.
D e B – D pertenece al conjunto B
AUB – A y B juntos o la suma de los dos
U
A B – lo que se cumple tanto en A como
En B al mismo tiempo
A’ – todo lo que no esta en A
D
Espacio muestral: todo lo que conforma
el conjunto o cada una de las posibilidad
Evento: en un subconjunto del espacio
muestral.

15. CONCLUSION DEL LA
TDBCR
En este tipo de decisiones se cuenta con
herramientas para minimizar los riesgos, y ya
dependiendo de su experiencia, el que decide
elegirá la alternativa que considere mas
conveniente.

16. BIBLIOGRAFIA
 Manejo de problemas y Toma de Decisiones.
Mauro Rodríguez Estrada.
 Decisiones inteligentes: Guía práctica para
tomar mejores decisiones. Hammond-Keeney-
Raiffa , John S. Hammond , Ralph L.
Keeney , Howard Raiffa

17. GRACIAS POR LA
ATENCION
"Sea que nos guste o no nos guste, todo lo que
está sucediendo en este momento es producto de
las decisiones que tomamos en el pasado"
Chopra, Deepak.