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TRABAJO COLABORATIVO 1

TEORÍA DE LAS DECISIONES

DIEGO A. QUINTERO MARIN.

GRUPO: 200608_11

TUTOR HÉCTOR IVÁN BLANCO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD” FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL

CEAD MEDELLÍN. SEPTIEMBRE DE 2014


Fase 2. VEIP y VEIM El estudiante determinara el VEIP y el VEIM los cuales deben ser comprobados mediante la herramienta WinQSB. 1. El grupo de trabajo iniciará el proceso de decisión para comercializar el producto en el mercado para lo cual debe diligenciar la siguiente información en la Tabla 3 Proceso de decisión para la comercialización del producto: - Formular tres (3) cursos de acción (alternativas de decisión) para comercializar el producto en el mercado. - Estimar tres (3) estados de la naturaleza (ganancias a obtener dada la demanda alta, media y baja) para cada curso de acción y probabilidades para cada uno de los estados de la naturaleza, mediante la siguiente Generación de números aleatorios (descargue aquí), información que debe consignarse en la Tabla 3 Proceso de decisión para la comercialización del producto seleccionado:

Tabla 3 Proceso de decisión para la comercialización del producto seleccionado Estados de la naturaleza Cursos de acción (Alternativas de Demanda Baja Demanda Media Demanda Alta decisión) Ganancias ($) Ganancias ($) Ganancias ($) 57226 50398 96343 1. 73628 86632 84483 2. 82389 53641 59474 3. 0,4680 0,2538 0,2781 Probabilidades Σ = 1

2. El grupo de trabajo determinará el Valor esperado de la información perfecta (VEIP). - Tomar la información de la Tabla 3 y calcular manualmente el VEIP. - Ingresar la información de la Tabla 3 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener los resultados del VEIP.


- Presentar los cálculos manuales y resultados mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB. - Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicación de la regla de optimización del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.

Criterio del valor esperado. 1. ( 57226 ) ( 0.4680 ) + ( 50398 )( 0.2538 )+ ( 96343 ) ( 0.2781 )=¿ 26781.8+12791.01+26792.99=66365.8 2. ( 73628 ) ( 0.4680 )+ ( 86632 )( 0.2538 )+ ( 84483 )( 0.2781 ) =¿ 34457.9+21987.2+23494.7=79939.8

3.

( 82389 ) ( 0.4680 ) + ( 53641 )( 0.2538 )+ ( 59474 )( 0.2781) =¿

38558+13614.09+16539.72=68711.81

Valor esperado de la información perfecta. VEIP.

Resultado

Mejor Decisión.

Demanda alta Demanda Media Demanda baja

1 2 3

→

96343 86632 82389

( 96343 ) ( 0.2781 )+ ( 86632 )( 0.2538 )+ ( 82389 )( 0.4680 )=¿

26792.99+21987.2+38558=87338.19

El valor esperado de la información perfecta.


VEIP=87338.19−79939.8=7398.39


Se realizaron estimaciones de probabilidad más precisas que dieron como resultado para la ganancia sin información perfecta de 79939.8 y para la ganancia esperada con información perfecta de 87338.19 Con estos datos se pudo realizar la operación para buscar el resultado de VEIP de 7398.39.

Resultados que fueron comprobados por medio del programa WinQSB, lo que significa que la ganancia del esperada es de 7399.6

3. El grupo de trabajo determinará el Valor esperado de la información de la muestra (VEIM). - Estimar las probabilidades para los indicadores de confiabilidad de la Investigación de mercados para el producto a comercializar mediante la siguiente Generación de números aleatorios (descargue aquí), información que debe consignarse en la Tabla 4 Indicadores Investigación de Mercados:

Valor esperado de La información de la muestra VEIM.


Indicadores favorables y desfavorables Demanda Demanda indicador Demanda Baja Media Alta (I1) Reporte favorable 0,6327 0,2049 0,4607 (I2) Reporte no favorable 0,3673 0,7951 0,5393 ∑ 1 1 1

Así:

0.6327=P

I1 ( DB )

Del Árbol de decisiones se obtiene.

P ( I 1 )=P ( DB )∗P

I1 I1 ( DBI 1 )+ P ( DM )∗P ( DM )+ P ( DA )∗P ( DA )

P ( I 1 )=( 0.468∗0.6327 ) + ( 0.2538∗0.2049 ) + ( 0.2781∗0.4607 )


P ( I 1 )=0.2961+0.052+0.128=0.4761

P ( I 2 )=P ( DB )∗P

I2 I2 I2 ( DB )+ P ( DM )∗P ( DM )+ P ( DA )∗P ( DA )

P ( I 2 )=( 0.468∗0.3673 ) + ( 0.2538∗0.7951 ) + ( 0.2781∗0.5393 ) P ( I 2 )=0.1749+0.2018+ 0.1500=0.5237

Si la IM tiene como resultado el indicador I1

P

P ( DBᴒI 1 ) 0,2961 = = =0,6219 ( DB ) I1 0,4761 P ( I 1)

P

P ( DMᴒI 1 ) 0,052 = = =0.1092 ( DM ) I1 0,4761 P( I 1)

P

P ( DAᴒI 1 ) 0,128 = = =0,2689 ( DA I1 ) 0,4761 P( I 1)

Si la IM tiene como resultado el indicador I2

P

P ( DBᴒI 2 ) 0,1749 = = =0,3340 ( DB ) I2 0,5237 P ( I 2)

P

P ( DMᴒI 2 ) 0,2018 = = =0,3853 ( DM ) I2 0,5237 P( I 2)

P

DA P ( DAᴒI 2 ) 0,1500 = = =0,2864 I2 0,5237 P( I 2)

( )


Cálculo de las ganancias esperadas: Si la IM tiene como resultado el indicador I1:

Cursos de acción (Alternativas de decisión)

Estados de la naturaleza Demanda Baja Demanda Media Demanda Alta Ganancias ($) Ganancias ($) Ganancias ($) 57226∗( 0.6219 )+ 50398∗( 0.1092 ) +96343∗( 0.2689 )

=66998.94

1. 73628∗( 0.6219 )+ 86632∗( 0.1092 ) +84483∗( 0.2689 )

=77966.94

82389∗( 0.6219 )+ 53641∗( 0.1092 ) +59474∗( 0.2689 )

=73087.87

2. 3. La decisión óptima es la alternativa 2 ya que así se tendrá la mayor ganancia esperada igual a $ 77966.94

Si la IM tiene como resultado el indicador I2:

Cursos de acción (Alternativas de decisión)

Estados de la naturaleza Demanda Baja Demanda Media Demanda Alta Ganancias ($) Ganancias ($) Ganancias ($) 57226∗( 0.3340 ) +50398∗( 0.3853 )+ 96343∗( 0.2864 )

=66124.47

1. 73628∗( 0.3340 )+ 86632∗( 0.3853 ) +84483∗( 0.2864 )

=82167

82389∗( 0.3340 ) +53641∗( 0.3853 ) +59474∗( 0.2864 )

=65219.16

2. 3. La decisión óptima es la alternativa 2 ya que así se tendrá la mayor ganancia esperada igual a $ 82167


Ganancia esperada

Ganancia esperadacon información de la muestra=gananciaesperada ( cuando elindicador es I 1 )∗P ( I 1 ) + Ganancia esperadacon información de la muestra = ¿ ( 77966.94 )∗( 0.4761 )+ ( 82167 )∗( 0.5237 )=¿ ¿ ( 37120.06 ) + ( 43030.86 )=80150.92

Finalmente:

Valor esperado de lainformación muestra=ganancia esperda con información de la muestra−gananciaesp Valor esperado de lainformación muestra=80150.92−79939.8

Valor esperado de lainformación muestra=211.12

 Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicación de la regla de optimización del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones. Se concluye que la administración de la empresa no debería gastar más de $ 211.12 llevar a cabo la investigación de mercados. Fase 3. Eficiencia información muestra. El estudiante determinara la eficiencia de la información muestra, donde debe analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicación de la regla de optimización del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones. 1. El grupo de trabajo determinará la Eficiencia de la información de la muestra. - Tomar los datos calculados en los numerales 4 y 5 y calcular manualmente la Eficiencia de la información de la muestra. - Ingresar los datos calculados en los numerales 4 y 5 en el programa WinQSB, seguir el procedimiento para obtener el resultado de la Eficiencia de la TEORÍA DE LAS DECISIONES

información de la muestra. - Presentar los cálculos manuales y resultado de la Eficiencia de la información de la muestra mediante captura de pantalla de la salida del programa WinQSB. - Analizar los resultados y presentar conclusiones con base en la aplicación de la regla de optimización del Criterio del Valor esperado para la toma de decisiones.

Eficiencia de lainformación de muestra=

211.12 ∗100 7398.39

Eficiencia de lainformación de muestra=2.85 Una eficiencia muy muy baja nos hace necesario buscar otros tipos de información muestra, u otros métodos de investigación de mercado.




BIBLIOGRAFÍA

NORMA APA

Mosquera Laverde W.E. (2010) Módulo de Teoría de las Decisiones .Universidad Nacional Abierta y a Distancia Escuela de Ciencias Básicas, Tecnología e Ingeniería. P.149

Campus virtual (2014). Protocolo de Teoría de las Decisiones Bogotá: Universidad Nacional Abierta y a Distancia.

[en línea].

Disponible en: http://66.165.175.205/campus12_20141/file.php/58/adicionales_curso_200608/i ndex.html [2014, 21 de septiembre].

Campus virtual (2014). Material Didáctico Teoría de las Decisiones [en línea]. Bogotá: Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Disponible en: http://datateca.unad.edu.co/contenidos/200608/index.html [2014, 21 de septiembre].

https://www.google.com.co/url? sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&ved=0CCsQFjAA&url=http %3A%2F%2Fwww.ucreanop.org%2Fdescargas%2FPresentaciones %2FModelos%2520de %2520Decision.ppt&ei=CKiWUvrAJYbQkQeU8oAY&usg=AFQjCNG7QlIy4gphc vG_ukyhl-LvHUX2DQ&bvm=bv.57155469,d.eW0 [2014, 22 de septiembre]. http://alcemaestriarrhh.galeon.com/productos2219556.html


http://www.bolesdolor.com/es/extensiones/fragancias_Ambients_FrutosRojos.htm [2014, 23 de septiembre]. http://www.columbi-fresh.com/temporal/index.php? id_product=21&controller=product&id_lang=1 [2014, 23 de septiembre]. https://gourmets.elperiodico.com/huerto-urbano/flores


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