Probabilidades en modelos de decisión

Descifrando el modelado de decisiones

Tiago Brasil

Lead Data Engineer

Modelos probabilísticos

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Los modelos probabilísticos apoyan la toma de decisiones con un enfoque estructurado para gestionar la incertidumbre.

Al aplicar probabilidades en modelos de decisión, podemos:

  • Cuantificar la incertidumbre asignando valores entre 0 y 1 para expresar la probabilidad de los resultados

Diagrama centrado en un objetivo que representa la toma de decisiones. Cuatro flechas apuntan a Objetivos, Alternativas, Restricciones e Incertidumbres (resaltado en amarillo con un icono de regla).

Descifrando el modelado de decisiones

Probabilidades e incertidumbre

Las probabilidades permiten cuantificar la incertidumbre asignando valores numéricos a la probabilidad de distintos resultados.

Definición matemática de probabilidad: casos favorables dividido entre número de casos posibles

Diagrama que ilustra distintos niveles de incertidumbre según la probabilidad.

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Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Con una moneda equilibrada con cara y cruz, calculemos la probabilidad de obtener dos caras seguidas.

Parte superior de un árbol de decisión con un lanzamiento como raíz y cara y cruz como dos posibles resultados

Descifrando el modelado de decisiones

Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Con una moneda equilibrada con cara y cruz, calculemos la probabilidad de obtener dos caras seguidas.

Un árbol de decisión con tres capas. La capa 1 es la raíz (lanzamiento), la 2 son cara y cruz como resultados, y la 3 es cara y cruz para cada resultado de la capa 2.

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Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Con una moneda equilibrada con cara y cruz, calculemos la probabilidad de obtener dos caras seguidas.

Un árbol de decisión para lanzamientos consecutivos con todos los resultados posibles y sus probabilidades resaltadas en amarillo

Descifrando el modelado de decisiones

Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Con una moneda equilibrada con cara y cruz, calculemos la probabilidad de obtener dos caras seguidas.

Un árbol de decisión que resalta cara en el primer lanzamiento, así como el segundo resultado y su probabilidad.

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Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Un árbol de decisión que resalta cara en el primer lanzamiento, cruz en el segundo y la probabilidad de que ocurra.

Etiqueta que muestra que la probabilidad de cara primero y cruz después es 25% (0,5 × 0,5)

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Probabilidades en un lanzamiento de moneda

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Un árbol de decisión que resalta cruz como resultado del primer y segundo lanzamiento y la probabilidad de que ocurra.

Etiqueta que indica que la probabilidad de obtener al menos una cruz en dos lanzamientos es 75% (0,25 + 0,25 + 0,25)

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Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Inicio de un árbol de decisión con “campaña de marketing” como raíz y “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas

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Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Inicio de un árbol con “campaña de marketing” como raíz, “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas y una etiqueta de $100 como costo de cada una

Descifrando el modelado de decisiones

Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Árbol con “campaña de marketing” como raíz y “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas. Cada alternativa tiene éxito (triángulo verde) o fallo (triángulo rojo).

Descifrando el modelado de decisiones

Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Árbol con “campaña de marketing” como raíz y “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas. Cada alternativa tiene éxito (triángulo verde) o fallo (triángulo rojo). La probabilidad de cada resultado es 50%.

Descifrando el modelado de decisiones

Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Árbol con “campaña de marketing” como raíz y “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas. Cada alternativa tiene éxito (triángulo verde) o fallo (triángulo rojo). El beneficio o pérdida de cada resultado está resaltado en amarillo.

Descifrando el modelado de decisiones

Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Árbol con “campaña de marketing” como raíz y “redes sociales” y “anuncios en prensa” como alternativas. Cada alternativa tiene éxito (triángulo verde) o fallo (triángulo rojo). Beneficio o pérdida resaltados en amarillo. Flecha con un signo de resta apuntando al costo.

Descifrando el modelado de decisiones

Construir un modelo de decisión probabilístico

El equipo de marketing de una minorista decide dónde lanzar la próxima campaña.

Árbol final del problema con alternativas, resultados de cada una, sus probabilidades y el beneficio o pérdida actualizado.

Descifrando el modelado de decisiones

Evaluar el valor esperado

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva

Árbol final del problema con alternativas, resultados, sus probabilidades y el beneficio o pérdida actualizado.

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta que indica que el valor esperado = éxito previsto × ganancia potencial + fallo previsto × pérdida potencial

Descifrando el modelado de decisiones

Evaluar el valor esperado

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta con el cálculo del valor esperado para la alternativa de redes sociales: $300

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta que indica que el valor esperado = éxito previsto × ganancia potencial + fallo previsto × pérdida potencial

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Evaluar el valor esperado

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta con el cálculo del valor esperado para la alternativa de anuncios en prensa: $335

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta que indica que el valor esperado = éxito previsto × ganancia potencial + fallo previsto × pérdida potencial

Descifrando el modelado de decisiones

Evaluar el valor esperado

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta con el cálculo del valor esperado para la alternativa de redes sociales: $300

Un rectángulo blanco con borde blanco para facilitar el formato de la diapositiva Etiqueta con el cálculo del valor esperado para la alternativa de anuncios en prensa: $335

Descifrando el modelado de decisiones

¡Vamos a practicar!

Descifrando el modelado de decisiones

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