Introducción a la teoría de decisión estadística
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Date
2009-02-16
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Abstract
En el primer capítulo se definen los conceptos fundamentales que intervienen en la Teoría de decisión, tales como criterios, alternativas, tablas de decisión, los cuales son de ayuda para la compresión de los siguientes capítulos. En el segundo capítulo se estudian tres tipos de ambientes de decisión los cuales son Certidumbre, Incertidumbre y Riesgo, en cada uno de ellos conocemos las alternativas y los estados de la naturaleza. Además, intervienen diferentes reglas o criterios con los cuales podemos encontrar la mejor alternativa de solución a un problema determinado. En el tercer capítulo se estudia el árbol de decisión que no es más que un método gráfico de modelización en el que se representan y comparan los resultados esperados de cada una de las posibles alternativas de elección propuestas por el decisor, obteniendo así la mejor ruta de solución ante una situación determinada. En el cuarto capítulo se estudian los problemas que involucran modelos multicriterio discretos , es decir, aquellos que hacen uso de más de un atributo y tienen soluciones finitas, estos están diseñados para obtener la mejor alternativa a través de los atributos valiosos, que deben ser evaluados como componentes de los criterios. En el quinto capítulo se pondrá en práctica la teoría estudiada a través de aplicaciones reales, como en el caso de un repartidor de periódicos, que desea saber el número de periódicos necesarios para poder satisfacer la demanda diaria, también se desea decidir si lanzar o no un nuevo producto al mercado. En capítulo seis se realiza la conclusión del trabajo y sus respectivas recomendaciones para trabajos e investigaciones futuras.
Description
Keywords
Estadística, teoría de decisión, resolución de problemas, ambientes de decisión, multicriterios