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TEORIA DA DECISÃO ESTATÍSTICA

Aline Borges Portuguese

TEORIA DA DECISÃO ESTATÍSTICA

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TEORIA DA DECISÃO ESTATÍSTICA

  1. HISTÓRICO

    • 2ª metade dos anos 60
  2. O QUE É?

    • É um conjunto de técnicas quantitativas que tem por objetivo auxiliar o pesquisador a sistematizar o problema de decisão e solucioná-lo
  3. TOMADA DE DECISÃO

    • Com experimentação
    • Sem experimentação
  4. EXEMPLOS

    • Lançamento de um novo produto no mercado.
    • Planejamento do uso das terras para o próximo ano.
  5. RISCO: é uma estimativa do grau de incerteza que se tem a respeito dos resultados futuros desejados.

  6. DECOMPOSIÇÃO DE UM PROBLEMA DE DECISÃO

    • 1º) ALTERNATIVAS DE DECISÃO: Ex: Escolha um processo de produção para a instalação de uma nova fábrica.
    • 2º) ESTADOS DE NATUREZA: Ex: Demandas - alta, média e baixa
    • 3º) RESULTADOS: combinação das duas anteriores.
  7. TIPOS DE DECISÃO

    • DECISÃO TOMADA SOB INCERTEZA (DTSI): Nada se conhece sobre a futura ocorrência dos estados de natureza.
      • CRITÉRIO MAXIMAX (OU OTIMISTA): escolhido um determinado modelo, ocorrerá o melhor resultado possível.
      • CRITÉRIO MAXIMIN (OU PESSIMISTA): Escolhido um determinado modelo, ocorrerá o pior evento possível.
      • CRITÉRIO DE LAPLACE: dos resultados médios, escolhe-se o melhor deles.
      • CRITÉRIOS DE HURWICZ: computados os índices de todas as alternativas, escolhe-se aquela com o melhor índice
      • CRITÉRIO DO MÍNIMO ARREPENDIMENTO: monta-se inicialmente a matriz de arrependimentos e, em seguida, para cada alternativa, escolhe-se o pior dos arrependimentos. Ao final decide-se pela alternativa menos ruim dos arrependimentos.
    • DECISÃO TOMADA SOB RISCO (DTSR): as probabilidades associadas são conhecidas a cada futuro estado de natureza.
    • DECISÃO TOMADA SOB CERTEZA (DTSC): se conhece exatamente o estado de natureza que irá ocorrer.
  8. ÁRVORES DE DECISÃO: é uma maneira gráfica de visualizar as consequências de decisões atuais e futuras bem como os eventos aleatórios relacionados.

  9. CRITÉRIOS PARA TOMADA DE DECISÃO

    • VALORONETÁRIO ESPERADO (VME): é a média ponderada do VPL de cada um dos resultados possíveis dentro de uma alternativa de decisão
    • VALOR ESPERADO DA INFORMAÇÃO PERFEITA (VEIP): é a informação correta fornecida por um especialista.
    • VALOR ESPERADO DA INFORMAÇÃO IMPERFEITA (VEII): é a informação fornecida por um especialista em previsões do mercado de ações., como ele pode cometer erros, sua informação é imperfeita.
  10. TEORIA DA UTILIDADE: é considerada como a representação das preferências relativas de um indivíduo entre os elementos de um conjunto, usando-se números reais para representá-los.

    • FUNÇÃO UTILIDADE: fornece um número que expressa quão desejável o estado é para o agente, Indicando as preferências do agente entre as várias ações. É combinada com a probabilidade de ocorrência dos estados resultantes, fornecendo a utilidade esperada de cada ação.

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Mind Map on TEORIA DA DECISÃO ESTATÍSTICA, created by Aline Borges on 22/06/2015.
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