Probabilidades em modelos de decisão

Decodificando Modelagem de Decisão

Tiago Brasil

Lead Data Engineer

Modelos probabilísticos

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Modelos probabilísticos ajudam na decisão com uma forma estruturada de lidar com incertezas.

Aplicando probabilidades em modelos de decisão, podemos:

  • Quantificar incertezas atribuindo valores entre 0 e 1 para expressar a chance de resultados

Um diagrama centrado em um alvo, representando tomada de decisão. Quatro setas saem do alvo para rótulos e ícones de Objetivos, Alternativas, Restrições e Incertezas (Incertezas destacadas em amarelo com um ícone de régua apontando).

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Probabilidades e incertezas

Probabilidades permitem quantificar incertezas atribuindo valores numéricos à chance de diferentes resultados ocorrerem.

Definição matemática: probabilidade = casos favoráveis dividido pelo número de resultados possíveis

Diagrama de probabilidade ilustrando níveis de incerteza conforme a probabilidade.

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Probabilidades em um cara ou coroa

Com uma moeda comum (cara e coroa), vamos achar a chance de dar cara duas vezes seguidas.

Parte superior de uma árvore de decisão com o lançamento da moeda como raiz e cara e coroa como dois resultados possíveis

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Probabilidades em um cara ou coroa

Com uma moeda comum (cara e coroa), vamos achar a chance de dar cara duas vezes seguidas.

Uma árvore de decisão com três camadas. A camada 1 é a raiz representando o lançamento da moeda; a 2 mostra cara e coroa como resultados; a 3 mostra cara e coroa para cada resultado da camada 2.

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Probabilidades em um cara ou coroa

Com uma moeda comum (cara e coroa), vamos achar a chance de dar cara duas vezes seguidas.

Uma árvore de decisão representando lançamentos consecutivos de moeda, com todos os resultados possíveis e as probabilidades de cada um destacadas em amarelo

Decodificando Modelagem de Decisão

Probabilidades em um cara ou coroa

Com uma moeda comum (cara e coroa), vamos achar a chance de dar cara duas vezes seguidas.

Uma árvore de decisão destacando o primeiro lançamento como cara, bem como o segundo resultado e a probabilidade disso acontecer.

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Probabilidades em um cara ou coroa

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Uma árvore de decisão destacando o primeiro lançamento como cara, o segundo como coroa e a probabilidade disso acontecer.

Um rótulo mostrando que a probabilidade de dar cara primeiro e coroa depois é 25% (0,5 vezes 0,5)

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Probabilidades em um cara ou coroa

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Uma árvore de decisão destacando coroa como resultado do primeiro e do segundo lançamentos e a probabilidade disso acontecer.

Um rótulo mostrando que a probabilidade de sair pelo menos uma coroa em dois lançamentos é 75% (0,25 + 0,25 + 0,25)

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Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Início de uma árvore de decisão com “Campanha de marketing” como raiz e “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas

Decodificando Modelagem de Decisão

Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Início de uma árvore de decisão com a campanha de marketing como raiz; “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas e um rótulo de US$ 100 representando o custo de cada uma

Decodificando Modelagem de Decisão

Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Uma árvore de decisão com a campanha de marketing como raiz e “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas. Cada alternativa tem sucesso (triângulo verde) e fracasso (triângulo vermelho).

Decodificando Modelagem de Decisão

Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Uma árvore de decisão com a campanha de marketing como raiz e “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas. Cada alternativa tem sucesso (triângulo verde) e fracasso (triângulo vermelho). A probabilidade de cada resultado é 50%.

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Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Uma árvore de decisão com a campanha de marketing como raiz e “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas. Cada alternativa tem sucesso (triângulo verde) e fracasso (triângulo vermelho). O lucro ou prejuízo de cada resultado está destacado em amarelo.

Decodificando Modelagem de Decisão

Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

Uma árvore de decisão com a campanha de marketing como raiz e “redes sociais” e “anúncios em jornal” como alternativas. Cada alternativa tem sucesso (triângulo verde) e fracasso (triângulo vermelho). O lucro ou prejuízo de cada resultado está em amarelo. Uma seta com sinal de subtração aponta para o custo.

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Construindo um modelo de decisão probabilístico

O time de marketing de uma varejista decide onde lançar a próxima campanha.

A árvore de decisão final do problema com as alternativas, os resultados de cada uma, suas probabilidades e o lucro ou prejuízo atualizado de cada resultado

Decodificando Modelagem de Decisão

Avaliando o valor esperado

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide

A árvore de decisão final do problema com as alternativas, os resultados de cada uma, suas probabilidades e o lucro ou prejuízo atualizado de cada resultado

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando que o valor esperado é sucesso previsto vezes ganho potencial mais fracasso previsto vezes perda potencial

Decodificando Modelagem de Decisão

Avaliando o valor esperado

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando o cálculo do valor esperado para a alternativa “redes sociais”, sendo US$ 300

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando que o valor esperado é sucesso previsto vezes ganho potencial mais fracasso previsto vezes perda potencial

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Avaliando o valor esperado

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando o cálculo do valor esperado para a alternativa “anúncios em jornal”, sendo US$ 335

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando que o valor esperado é sucesso previsto vezes ganho potencial mais fracasso previsto vezes perda potencial

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Avaliando o valor esperado

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando o cálculo do valor esperado para a alternativa “redes sociais”, sendo US$ 300

Um retângulo branco com contorno branco para ajudar na formatação do slide Um rótulo indicando o cálculo do valor esperado para a alternativa “anúncios em jornal”, sendo US$ 335

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Vamos praticar!

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