S03 - Matriz de decisiones matriz de decisión.

Definición de matriz de decisión.

1. MBA Mauro Tuesta
Teoría de decisiones

2. Unidad I: El
proceso de
toma de
decisiones.
Semana 03 -Sesión 1.
Definición de matriz de
decisión. Criterios de decisión.

3. Logro de la Sesión
Al finalizar la sesión, los estudiantes de Ingeniería Industrial
serán capaces de explicar y aplicar los conceptos de matriz
de decisión y los diferentes criterios de decisión en la
resolución de problemas reales de elección entre alternativas,
utilizando ejemplos prácticos que les permitan comparar y
justificar la mejor opción de manera objetiva.

4. Saberes previos
Preguntas de la clase pasada
•¿Cuáles son los principales elementos que componen un problema de
toma de decisiones?
•¿Cómo se estructura y aplica el método de Proceso de Análisis
Jerárquico (AHP)?
•¿En qué situaciones prácticas resulta más útil utilizar el AHP?

5. Saberes previos
Se presenta el siguiente caso breve:
"Una empresa necesita decidir si invertir en una nueva máquina de producción,
capacitar a su personal actual o tercerizar parte de su proceso. El gerente sabe
que la decisión implica múltiples criterios: costos, calidad y tiempo.“
Preguntas:
¿Qué elementos identifican en este problema de decisión?
¿Podría aplicarse el AHP para resolverlo? ¿Por qué?

6. Utilidad
“¿Por qué creen que es útil conocer y aplicar matrices de
decisión en la vida profesional y personal?”
Los estudiantes comparten ejemplos breves (ejemplo: elegir entre
ofertas de empleo, seleccionar proveedores, decidir sobre
inversiones).

7. Utilidad
La matriz de decisión y los criterios de decisión permiten evaluar
alternativas de manera estructurada, objetiva y racional, reduciendo
la incertidumbre y facilitando la elección más adecuada en
contextos empresariales y personales.

8. Matriz
Cuadrodedobleentradadondeseordenantodoslosresultadosquepuedensurgira
partirdelaimplementación deunadecisión.
Esunaherramientabásicadelmodelodetomadedecisiones.
Transformación
Variable1 Variable2 Variable3 …Variablen
Opción1
Opción2
Opción3
…Opciónn

9. Matriz
Transformación
Variable1 Variable2 Variable3 … Variablen
Probabilidad1Probabilidad1Probabilidad1….Probabilidad1
Opción1
Opción2
Opción3
…Opciónn

10. Matriz
Transformación
Variable1 Variable2 Variable3 … Variablen
Probabilidad1Probabilidad2Probabilidad3….Probabilidadn
Opción1 RO1-P1 RO1-P2 RO1-P3 RO1-Pn
Opción2 RO2-P1 RO2-P2 RO2-P3 RO2-Pn
Opción3 RO2-P1 RO2-P2 RO2-P3 RO2-Pn
…Opción n ROn-P1 ROn-P2 ROn-P3 ROn-Pn

11. Matriz
Transformación
Opcionesoalternativas
1.Quedarseencasa
2.iralaplaya
3.Iralasierra

12. Matriz
Variablesnocontrolablesoeventosinciertos:
“Comportamientodelclima
1.Díasoleado
2.Díanublado
3.Díalluvioso

13. ResultadosFuturos
Variable1 Variable2 Variable3
Opción1
Opción2
Opción3

14. ELEMENTOSDEUNPROBLEMADEDECISION
Eldecisor
Personauorganismoresponsabledelatomade decisiones.Secaracterizapor
tenerobjetivos,preferenciaseinformaciónacercadelproblemaysucontexto.
Losobjetivosdescribenlametadeldecisor.
Laspreferenciasdescribenlaactituddeldecisoranteelriesgoyreflejansu
escaladevalores.
Lainformaciónrepresentaelgradodeconocimientoqueposeeeldecisor
sobrelosestadosdelanaturalezacuyaocurrenciaesincierta.

15. ELEMENTOSDE UNPROBLEMADEDECISION
Lasalternativas
Eselconjuntodediversoscursosdeacciónfactiblesdeloscualeseldecisor
escogeráelmasadecuado.

16. ELEMENTOSDEUNPROBLEMADEDECISION
Estadosdelanaturaleza
•Describeelcontextodelproblemaysonelconjuntodeeventosqueafectan
ellogrodelosobjetivosycuyaocurrenciaestafueradecontroldeldecisor.
•Sonexternasaldecisor,ejemplos:lainflación,lademanda,lascondiciones
delmercado.

17. ELEMENTOSDE UNPROBLEMADEDECISIÓ N
Losresultados
Eselconjuntodeconsecuenciaderivadasdelacombinacióndediversos
cursosdeacciónfactibles(lasalternativasylaocurrenciadeunoomás
eventos(estadosdelanaturaleza).

18. RESUMIENDO
Resultados

19. EJERCICIO1
CONSTRUYALAMATRIZDEDECISIÓN
Unaempresaestáestudiandoconstruirdeunanuevafábricaquelepermitaincrementarsucapacidadproductivapara
enfrentar elincrementodelademandadelospróximosaños.Losnivelesdedemandapronosticadosvandesde
moderado,elevadoymuyelevado.LanuevafábricapuedeubicarseenlasciudadesdeSevilla,Soria,Valencia,y
Orense. Losbeneficiosestimadossolesparalospróximosañossonlossiguientes:
1.SilafabricaseconstruyeenSevillayelincrementode
lademandaesmoderadoelbeneficioesde100,000.
2.SilafabricaseconstruyeenSevillayelincrementode
lademandaeselevadoelbeneficioesde400,000.
3.SilafabricaseconstruyeenSevillayelincrementode
lademandaesmuyelevadoelbeneficioesde
650,000.
4.SilafabricaseconstruyeenSoriayelincrementode
lademandaesmoderadoelbeneficioesde140,000.
5.SilafabricaseconstruyeenSoriayelincrementode
lademandaeselevadoelbeneficioesde350,000.
6.SilafabricaseconstruyeenSoriayelincrementode
lademandaesmuyelevadoelbeneficioesde
450,000.
7.Silafabricaseconstruyeenvalenciayelincrementode
lademandaesmoderadoelbeneficioesde150,000.
8.Silafabricaseconstruyeenvalenciayelincrementode
lademandaeselevadoelbeneficioesde570,000.
9.SilafabricaseconstruyeenValenciayelincrementode
lademandaesmuyelevadoelbeneficioesde1000,000.
10.SilafabricaseconstruyeenOrenseyelincrementode
lademandaesmoderadoelbeneficioesde200,000.
11.Silafabricaseconstruye enOrenseyelincrementodela
demandaeselevadoelbeneficioesde500,000.
12.Silafabricaseconstruye enOrenseyelincrementodela
demandaesmuyelevadoelbeneficioesde950,000.

20. EJEMPLO:IDENTIFICARLOSELEMENTOSDEL
PROBLEMADEDECISIÓN
•Decisor:El industrial.
•Objetivo: Obtenerelmayorbeneficio
económico.
•Preferencias:Arriesgarlomenos
•posible.
•DisponedeInformación: No.
•Alternativas:
1.Construirlaplanta.
2.NoConstruirlaplanta.
•Estadosdelanaturaleza:
1.DemandaAlta.
2.DemandaBaja.
•Unindustrialdebedecidirsiconstruirunaplantapara
lafabricacióndeunnuevoproductoquedesea
introducirenelmercado.
•La demandadelproductoesincierta:Porserun
productonuevonosedisponedeinformación.Sesabe
quesilademandaesalta,lainversiónseráaltamente
rentable,Silademandaesbajaapenascubrirálos
costosdemontajedelaplanta.
•Resultados
•R11:ConstruirlaplantaconlademandaAlta
•R12:ConstruirlaplantaconlademandaBaja
•R21:Noconstruirlaplantaconlademanda Alta
•R22:Noconstruirlaplantaconlademanda Baja

21. EJEMPLO:IDENTIFICARLOSELEMENTOSDEL
PROBLEMADE DECISIÓN
Resultados
R11:ConstruirlaplantaconlademandaAlta
R12:ConstruirlaplantaconlademandaBaja
R21:NoconstruirlaplantaconlademandaAlta
R22:NoconstruirlaplantaconlademandaBaja
•Decisor:Elindustrial.
•Objetivo: Obtenerelmayorbeneficio
económico.
•Preferencias:Arriesgarlomenosposible.
•DisponedeInformación:No.
•Alternativas:
1.Construirlaplanta.
2.NoConstruirlaplanta.
•Estadosdelanaturaleza:
1.DemandaAlta.
2.DemandaBaja.

22. MATRIZDEDECISIÓN
1.Unconjuntofinitodealternativasdedecisión.Lasfilassonlasalternativas.
2.Unconjuntofinitodeestadosdelanaturaleza.Lascolumnassonlosestadosdela
naturaleza.
3.Elresultadodeunadecisión.Queestaenfuncióndeunestadodelanaturalezaydeuna
alternativa.Tambiénselellamapagosoganancias.

23. EJEMPLODEMATRIZDEDECISIÓN
UnagricultordebedecidirseporuncultivoAouncultivoB.
Losresultadosqueobtenga(ganancias,opagosenmilesdedólares)
dependendelclimaqueestáfueradesucontrol.Sielinviernoserá:
Seco,
Húmedo,o
Lluvioso.
Representelamatrizdedecisión.

24. CRITERIODEDECISIÓN
Esunprocedimiento,pormediodelcualpodemosobtenerlamejor
alternativadesoluciónaunproblemadedecisión.
Deacuerdoaltipodeambienteenquesedesarrollaladecisión,
setienen diferentescriteriosdedecisión:
Criteriodedecisiónenambientedecerteza.
Criteriodedecisiónenambientedeincertidumbre.
Criteriodedecisiónenambientederiesgo.

25. AMBIENTESDE DECISIÓN
Elniveldeinformación(cantidad,calidad,etc.)quesedisponedeterminael tipo
deambientedeladecisión.
Tomardecisionesesmassencillocuantomayoreslainformaciónquese
dispone.
Tiposdeambientesdedecisión:
1.Certeza.
2.Riesgo.
3.Incertidumbre.

26. Eldecisor,conoceconcertezalasconsecuenciasdecadaalternativa,
estrategiaocursodeacciónatomar(disponedetodalainformaciónpara
tomaladecisión.Seleccionaralaalternativaquemaximizesuutilidad
esperada.
Ejemplos:
1.Alcomprardeuncelulareldecisorconocelasdiferentesmarcasydel
celularysuscaracterísticas.
2.Sidecidesahorrar$1000enunacuentadeahorrosenunbancoydicho
bancopagauninterésdel5%anualtendrásalfinaldeunaño:
$1000(1.05)=$1050.
AMBIENTEDEDECISIÓNDECERTEZA

27. AMBIENTEDEDECISIÓNDERIESGO
Aldecisorleesimposibledeterminarconcertezaelresultadodeuna
alternativa,aunquecuentaconsuficienteinformaciónparapronosticarconlas
probabilidadesdelosestadosdelanaturaleza.
Inclusopuedeestimarprobabilidadesobjetivasdeciertosresultadosenbase
amodelosmatemáticosohacerusodeprobabilidadessubjetivasenbasea
sujuicioyexperiencia.
Ejemplos
Unagricultordebedecidirentresembrarcaféocacaodependiendosienel
añopasadollovióonollovió.Senamhilehainformadoqueelañopasadoha
llovido292días.
•Probabilidadquellueva=292/365=0.8
•Probabilidadquenollueva=1-Probabilidadquellueva=0.2

28. AMBIENTESDEDECISIÓNDEINCERTIDUMBRE
Incertidumbre:nosaberquéresultadoobtendremossiseguimosunplandeacciónconcreto
Eldecisor noconocenilosestadosdelanaturaleza, nilasprobabilidades
asignadasacadaunodeesosestadosdelanaturaleza.
Sihadetomarseunadecisión,éstahabrádebasarseenlaintuiciónyala
experienciadecomosehanresueltoproblemaanteriores.
Ejemplo:
1.Ungerenteconversaconunproveedordeproductosy,comoresultadode
dichoconversa,intuyequenoseráposibleunarelaciónarmoniosa,puede
decidirnocontrataradichoproveedor.
•Juanrecibesusueldomensualensoles.Eldebedecidirsiadquirirun
departamentoquedebepagarmensualmenteendólares.

29. CRITERIOSDE DECISIÓNENAMBIENTEDE
INCERTIDUMBRE
Losprincipalescriteriosdedecisiónenentornodeincertidumbreestructurada
son:
1.CriteriodeLaplace.
2.CriteriodelOptimista.
3.CriteriodelPesimista(MAXIMIN,odeWald).
4.CriteriodelOptimismoParcial(deHurwicz).
5.CriteriodelMínimoPesar(MINIMAX,odeSavage).
https://es.slideshare.net/decisiones/maximax-maximin-y-minimax
https://
www.econfinados.com/post/la- toma-de-decisiones-en-la-empresa

30. CRITERIOSDE DECISIÓNENAMBIENTEDE RIESGO
•Elcomportamientodelosestadosdelanaturalezaesdetipoprobabilístico.
•Lasprobabilidadessonconocidasosonestimadasporeldecisorantesde
realizarelprocesodetomadedecisiones.
Losprincipalescriteriosdedecisiónenambientederiesgoson:
1.CriteriodelValorEsperado.
2.CriteriodelNiveldeAspiración.
3.CriteriodelfuturomasProbable.
4.CriteriodelaPerdidadeOportunidadEsperada.
5.ValordelaInformaciónPerfecta.

31. JuanquiereiniciarunnegociodeventasdepinosparaNavidad. Tienequedecidir
cuántospinosordenaropediraunViveroparalasiguientetemporadanavideña. El
sabeque:
Debepagar$3.5porcadaárbol.
Puedeordenar(compraralvivero)sololotesde100en100yplaneavenderlosa
$8cadauno.Lomáximoquepodríaordenarson300árboles.
Lospinosqueningúnclientedemanda,notienenvalorderecuperación(Nolos
puederematar).
Susclientessolopuedencomprarlespinosenlotesde100en100hastaun
máximode300.
Elaborelamatrizdedecisión,identifiquelosestadosdelanaturaleza,lasalternativas
dedecisiónylospagosogananciascorrespondientesdeJuan.
Caso práctico

32. •PagossonlasGanancias:
(Venta–Compra)=(8.0–3.5)=4.5
•Debedecidircuántospinoscomprar.Debepagar$3.5porcadaárbol.
•Puedecomprarsololotesde100en100 y planeavenderlosa $8.0cadauno.Lomáximo que podríapedir
son300 árboles.
•Lospinosqueningúnclientedemanda,notienenvalorderecuperación (Nolospuederematar).
•Susclientessolopuedendemandarpinosenlotesde100en100hastaunmáximode300.
MATRIZDEDECISION,ESTADOSDELANATURALEZAYALTERNATIVASDEDECISIÓN

33. Vendo:100x8.0=800
Compro:200x3.5=700
100
Vendo:200x8.0=1600
Compro:200x3.5=700
900
•PagossonlasGanancias:
(Venta–Compra)=(8.0–3.5)=4.5
•Debedecidircuántospinoscomprar.Debepagar$3.5porcadaárbol.
•Puedecomprarsololotesde100en100 y planeavenderlosa $8.0cadauno.Lomáximo que podríapedirson300
árboles.
•Lospinosqueningúnclientedemanda,notienenvalorderecuperación (Nolospuederematar).
•Susclientessolopuedendemandarpinosenlotesde100en100hastaunmáximode300.

34. Vendo:100x8.0=800
Compro:300x3.5=1050
-250
Vendo:200x8.0=1600
Compro:300x3.5=1050
550
Vendo:300x8.0=2400
Compro:300x3.5=1050
1350
•PagossonlasGanancias:
(Venta–Compra)=(8.0–3.5)=4.5
•Debedecidircuántospinoscomprar.Debepagar$3.5porcadaárbol.
•Puedecomprarsolo lotesde100 en 100 y planeavenderlosa $8.0cadauno. Lomáximo que podría pedirson300
árboles.
•Lospinosqueningúnclientedemanda,notienenvalorderecuperación (Nolospuederematar).
•Susclientessolopuedendemandarpinosenlotesde100en100hastaunmáximode300.

35. Matriz de decisión final

36. Una prestigiosa tienda de negocios compra casacas en gamarra bajo las siguientes
condiciones:
• Si compra 100 unidades, el costo unitario es de 100 soles.
• Si compra 200 unidades, el costo unitario es de 90 soles.
• Si compra 300 unidades, el costo es de 85 soles.
Luego el vende cada casaca a 120 soles.
Las casacas que no vende los remata a 60 soles la unidad. La demanda de sus casacas
por parte de sus clientes puede ser de 100, 200 o 300 unidades. Si la demanda de casacas
es mayor que las casacas que dispone la tienda, hay una pérdida de prestigio de la tienda,
que se ha estimado en 5 soles por cada unidad no vendida.
Represente la matriz de decisión los pagos correspondientes. En su respuesta debe de
mostrar los cálculos, operaciones o multiplicaciones que utiliza para encontrar sus
resultados.
Caso práctico

37. ¿Qué aprendimos hoy?

38. Muchas Gracias