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Flussdiagramm

Capitulo 4

Angela Bernal Spanisch

Inhalt des Flussdiagramms

  1. LA INCERTIDUMBRE DEL ENTORNO DE LAS PROBABILIDADES

  2. Una caracteristica importante es el entorno donde se toman las decisiones es la incertidumbre que influye en los resultados

  3. Probabilidades: El lenguaje de la incertidumbre

  4. Es una consecuencia del conocimiento incompleto

  5. Puede ser

  6. Eliminada parcial o totalmente antes de tomar una decisión

  7. Para describir las incertidumbres se usan frases como:

  8. En realidad una descripción

  9. "Es muy probable que ocurra"; "Hay una buena posibilidad"; Ocurrirá casi con seguridad"; Es posible que ocurra"

  10. Tienen a ser ambigua o mal definida

  11. Por lo que es necesario

  12. Tener afirmaciones probabilisticas numericas para describir la incertidumbre en forma clara

  13. Existen 3 maneras de determinar la probabilidad

  14. Frecuencia relativa o probabilidad experimental: se basa en la experiencia histórica en situaciones idénticas

  15. Probabilidad objetiva: Depende de las características fisicas

  16. Valoración subjetiva: por una persona acerca de la probable ocurrencia de un evento

  17. Descripción de incertidumbres usando probabilidades

  18. El análisis de decisiones

  19. Usa el enfoque "dividir para conquistar" que implica desagregar la incertidumbre en un conjunto razonable de incertidumbres

  20. Reduce

  21. La complejidad y alcance del problema para describir la incertidumbre total

  22. Incertidumbres marginasles

  23. Es una forma efectiva que utiliza una distribución de probabilidades

  24. Consta de 3 pasos:

  25. 1. Definir la incertidumbre individual para pasar la prueba "prueba clarividente"

    2. Especificar los posibles valores de la incertidumbre para que sean "mutuamente excluyentes" y "colectivamente exhaustivos"

    3. Asignar una probabilidad entre 0 y 1

  26. Si el numero de valores que puede tomar la incertidumbre es infinito, la incertidumbre es continua

  27. Tipos de incertidumbres y sus medidas

  28. Si el numero de posibildades es infinito, se dice que la incertidumbre es discreta

  29. Representación de las variables aleatorias Discretas

  30. Representación de las incertidumbres continuas

  31. Se le puede denotar como el "árbol de distribuciones de probabilidades" para enfatizar como se distribuye la probabilidad total

  32. Se conoce como función de densidad

  33. Medidas de dispersión o variabilidad

  34. Medidas de tendencia central o promedio

  35. Usualmente tienen probabilidades que son interdependientes; es decir, que el experto brinda las probabilidades para una variables aleatoria

  36. Medidas de dispersión: el recorrido o rango de los valores, la desviación promedio, la varianza y la desviación estándar

  37. Tratan de describir cuán agrupados o alejados esta los valores de la incertidumbre de su promedio

  38. Es posible establecer unos valores para caracterizar a todo el conjunto de probabilidades

  39. Estas permiten identificar el valor típico o central de la distribución de la variable aleatoria

  40. Incertidumbres múltiples, condicionalidad y revisión de probabilidades

  41. Captar las probabilidades dependientes es muy importante al tratar el problema de como incorporar la nueva

  42. Facilitan la creación de la distribución de probabilidades acumuladas.

  43. Estos ayudan a lograr claridad cuando se habla de probabilidades dependientes

  44. Distribución de probabilidades acumuladas de incertidumbre compuestas

  45. Árboles de asignación de probabilidades y cronológicos

  46. Teoría de probabilidades

  47. Eventos y el álgebra de eventos

  48. Se puede definir un evento como "una situación" acerca de la cual es posible afirmar que sucedió o no

  49. Es la herramienta

  50. Desarrollada para tratar sobre la ocurrencia de eventos

  51. La ocurrencia de un evento se presenta con la letra mayúscula A, B, C, etc

  52. La no ocurrencia se representa añadiendo un apostrofe al evento correspondiente

  53. Diagramas de Venn

  54. Las relaciones entre eventos pueden representarse gráficamente en los llamados diagramas de Venn

  55. Estos son construcciones abstractas, son útiles para representar un problema real

  56. Busca

  57. Dividir todas los posibles resultados en subconjuntos cada vez mas pequeños

  58. Eventos mutuamente excluyemtes

  59. Eventos colectivamente exhaustivos

  60. Surge cuando la ocurrencia de un evento excluye la de otro u otros; es decir, que ambos no pueden ocurrir simultáneamente

  61. Conjunto de eventos que poseen la propiedad de que al menos uno de ocurrir

  62. Esta facilita solucionar problemas que de otra manera seria dificíl tratar y permite evitar ambiguedades inherentes a la comunicación de acontecimientos complicados

  63. Fundamentos de probabilidades

  64. Existen 3 maneras de determinar la probabilidad

  65. Probabilidad objetiva que depende de las características fisicas del objeto de estudio

  66. Probabilidad experimental: se puede estimar la probabilidad de que suceda un evento como resultado de observar el número de veces

  67. Probabilidad subjetiva: Es la valoración hecha por un individuo acerca de la probable ocurrencia de un evento

  68. Teorema de Bayes

  69. Establece la relevancia central en el analisis de decisiones, ya que es la base para revisar la asignación de probabilidades a la de la información adicional

Informationen

Beschreibung
Flussdiagramm am Capitulo 4, erstellt von Angela Bernal am 08/04/2017.
Erstellt von
Angela Bernal
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