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Teoría de la decisión aplicada

Teoría de la decisión aplicada

Autor:

Editorial:
Ecoe Ediciones (Colombia)

Año de edición:

ISBN:
9789587710854

Páginas:
246

AR$ 2378.00
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Descripción

Este texto es una guía para todas las carreras de pregrado y postgrado que incluyan dentro de sus asignaturas modelos de optimización y eficiencia en el manejo de los recursos; dentro de estas se pueden mencionar ingeniería industrial, ingeniería de sistemas, administración de empresas, economía y contaduría pública, entre otras.

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El libro está dividido así: en el primer capítulo se desarrollan las generalidades del proceso de toma de decisiones, involucrando allí, la clasificación de los procesos de decisiones, los factores humanos que influyen en los procesos de la toma de decisiones y la estructuración de la matriz de rendimientos a partir de formulaciones específicas de problemas organizacionales. En el segundo capítulo se tratan los diferentes métodos de decisión en condiciones de incertidumbre y como aplicarlos. En el tercer capítulo se ejemplifica el proceso de decisión en condiciones de riesgo y la aplicación de la teoría bayesiana de decisión. Finalmente, en el cuarto capítulo se analizan los problemas de decisiones en condiciones de conflicto y más exactamente de lo que en investigación de operaciones se denomina la teoría de juegos.
 
Contenido
CAPÍTULO 1. GENERALIDADES DE LA TEORÍA DE LA DECISIÓN
1.1. Proceso de la toma de decisiones
1.2. Clasificación de los procesos de decisión
1.3. Elementos básicos del proceso de toma de decisiones
1.4. Factores humanos que inciden en la toma de decisiones
1.5. Matriz de rendimientos
1.6. Criterio de dominancia
1.7. Matriz de pérdidas de oportunidad
1.8. Aplicación real de la teoría de la decisión
Ejercicios Propuestos.32
 
CAPÍTULO 2. DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE
2.1. Criterio Maximax o pago Máximo
2.2. Criterio Maximin
2.3. Criterio minimax o de arrepentimiento
2.4. Criterio del valor esperado o criterio de Laplace
2.5. Criterio Hurwicz
Ejercicios Propuestos
 
CAPÍTULO 3. DECISIONES BAJO RIESGO
3.1. Toma de decisiones sin experimentación
3.2. Toma de decisiones con experimentación o teoría Bayesiana de decisión
3.3. Costo de la información perfecta
3.4. Costo de la información de muestra
3.5. Eficiencia de la información de muestra
3.6. Árboles de decisión
Ejercicios propuestos
 
CAPÍTULO 4. TEORÍA DE JUEGOS
4.1. ESTRATEGIAS PURAS
4.2. Estrategias mixtas
4.3. Estrategias óptimas
4.3.1. Criterio de dominancia
4.3.2. Solución algebraica
4.3.3. Solución gráfica
4.3.4. Solución por programación lineal (Método simplex)
Ejercicios propuestos
Respuestas a ejercicios propuestos
Bibliografía

Catalogado en

Administración / Empresa / Importados

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