Download Uso de PrecisionTree - Palisade Corporation

Guía para el uso de
PrecisionTree
Programa auxiliar para el análisis de
decisiones para Microsoft Excel
Versión 7
June, 2015
Palisade Corporation
798 Cascadilla St.
Ithaca, NY 14850
EE.UU.
+1-607-277-8000
+1-607-277-8001 (fax)
http://www.palisade.com (World Wide Web)
[email protected] (correo electrónico)
Copyright
Copyright © 2009-2012, Palisade Corporation
Reconocimiento de marcas comerciales
PrecisionTree, TopRank, BestFit y Palisade son marcas comerciales registradas de Palisade
Corporation.
RISK es una marca comercial de Parker Brothers, división de Tonka Corporation, y se
utiliza bajo licencia.
Microsoft, Excel y Windows son marcas comerciales registradas de Microsoft Corporation.
Bienvenidos
Bienvenidos a PrecisionTree, el software para el análisis de decisiones
que funciona como programa auxiliar de Microsoft Excel. Ahora puede
hacer algo que nunca antes pudo hacer: definir un árbol de decisión o
diagrama de influencia directamente en una hoja de cálculo.
PrecisionTree permite ejecutar un análisis de decisión completo sin
necesidad de salir del programa en el que se encuentran los datos
Por qué es necesario hacer análisis de decisión
y tener PrecisionTree
Tal vez se pregunte si se puede utilizar el análisis de decisión con el tipo
de decisiones que usted toma. Si busca la manera de estructurar sus
decisiones para tenerlas más organizadas y poder explicarlas más
fácilmente a otras personas, debería considerar definitivamente el uso
formal de análisis de decisión.
Cuando se enfrentan decisiones complejas, los responsables deben ser
capaces de organizar un problema eficazmente. Deben considerar todas
las opciones posibles mediante el análisis de la información disponible.
También deben presentar esta información a otros de forma clara y
concisa. PrecisionTree permite llevar a cabo todas estas tareas.
¿Qué es lo que se puede hacer con un análisis de decisión? Como
responsable de las decisiones, usted puede clarificar opciones y
ventajas, describir la incertidumbre cuantitativamente, considerar
múltiples objetivos simultáneamente y definir las preferencias de riesgo,
todo dentro de una hoja de cálculo de Excel.
Funciones de modelación
Como “programa auxiliar” de Microsoft Excel, PrecisionTree “enlaza”
directamente con Excel para incorporar su capacidad de análisis de
decisión. PrecisionTree ofrece todas las herramientas necesarias para
configurar y analizar árboles de decisión y diagramas de influencia.
Además, PrecisionTree funciona de una forma que le resultará familiar:
con menús y barras de herramientas similares a las de Excel.
Bienvenidos
i
En PrecisionTree no hay límite para el tamaño del árbol que se puede
definir. Puede diseñar un árbol que se extienda en múltiples hojas de
cálculo en un libro de trabajo de Excel. PrecisionTree reduce el árbol a
un informe fácil de comprender en el propio libro de trabajo.
Nodos de
PrecisionTree
PrecisionTree permite definir diagramas de influencia y nodos de
árboles en las hojas de cálculo de Excel. PrecisionTree incluye los
siguientes tipos de nodos:
•
Nodos aleatorios
•
Nodos de decisión
•
Nodos finales
•
Nodos lógicos
•
Nodos de referencia
Los valores y probabilidades de los nodos se colocan directamente en
las celdas de la hoja de cálculo, para que pueda introducir y editar
fácilmente la definición de los modelos de decisión.
Tipos de modelo
Con PrecisionTree se pueden crear tanto árboles de decisión como
diagramas de influencia Los diagramas de influencia son ideales para
mostrar clara y concisamente la relación existente entre sucesos y la
estructura general de una decisión, mientras que los árboles de decisión
señalan los detalles cronológicos y numéricos de la decisión.
Valores en
modelos
En PrecisionTree, todos los valores y probabilidades del modelo de
decisión se introducen directamente en las celdas de las hojas de cálculo,
como con otros modelos de Excel. PrecisionTree también puede enlazar
valores de un modelo de decisión directamente con localizaciones
especificadas de un modelo de una hoja de cálculo. Los resultados de
ese modelo se utilizan luego como resultados para cada ruta del árbol
de decisión.
Todos los cálculos de resultados se producen en “tiempo real”, es decir,
cuando edita el árbol, todos los resultados y valores de nodo se
recalculan automáticamente.
Análisis de
decisión
ii
Los análisis de decisión de PrecisionTree ofrecen informes claros, como
resúmenes estadísticos, perfiles de riesgo y sugerencias de políticas. Los
análisis de decisión pueden producir mejores resultados ya que le
ayudan a comprender las desventajas de una decisión, los conflictos de
interés y los objetivos importantes.
Por qué es necesario hacer análisis de decisión y tener PrecisionTree
Todos los resultados de análisis se generan directamente en Excel para
facilitar el almacenamiento, la impresión y la personalización de los
mismos. No es necesario que vuelva a aprenderse los comandos de
formato ya que los informes de PrecisionTree se pueden modificar como
cualquier otra gráfica u hoja de cálculo de Excel.
Análisis de
sensibilidad
¿Nunca se ha preguntado cuáles son las variables más importantes de
una decisión? Para conocer esta información necesita las opciones de
análisis de sensibilidad de PrecisionTree. Lleve a cabo análisis de
sensibilidad de una y de dos direcciones y genere Gráficos Tornado,
diagramas de araña, gráficos de estrategia y mucho más.
Para aquellos que requieran un análisis de sensibilidad más sofisticado,
PrecisionTree enlaza directamente con TopRank, el programa auxiliar
incorporado de Palisade Corporation para análisis de sensibilidad.
Reducción de un
árbol
Como los árboles de decisión se pueden extender en exceso al añadir
más decisiones posibles y opciones, PrecisionTree ofrece una serie de
funciones diseñadas para reducir los árboles a un tamaño manejable.
Todos los nodos se pueden “colapsar”, ocultando todas las rutas del
mismo. Ahora, una rama del árbol puede tener referencias en múltiples
nodos de otros árboles, lo cual le ahorrará el tiempo que antes empleaba
en introducir la misma estructura una y otra vez.
Análisis de riesgo
@RISK, programa auxiliar de análisis de riesgo de Palisade Corporation,
es el complemento perfecto de PrecisionTree. Con @RISK puede
cuantificar la incertidumbre en un modelo de hoja de cálculo mediante
funciones de distribución. Con sólo pulsar un botón, @RISK lleva a cabo
simulaciones Monte-Carlo en los modelos, analizando todos los
resultados posibles e ilustrando gráficamente el riesgo al que se
enfrenta.
Utilice @RISK para definir con distribuciones continuas la
incertidumbre (aleatoriedad) de diferentes sucesos de un modelo, en
lugar de estimar resultados sólo en un número limitado de ramas. Las
distribuciones de probabilidad se pueden aplicar a cualquier valor o
probabilidad incierta de un árbol de decisión y de sus hojas de cálculo
relacionadas. Con esta información @RISK puede hacer una simulación
Monte Carlo completa del árbol de decisión, mostrándole el rango de
posibles resultados.
Bienvenidos
iii
Funciones
avanzadas de
análisis
Entre las opciones de análisis de PrecisionTree están las siguientes:
•
•
•
•
•
iv
Funciones de utilidad
Uso de múltiples hojas de cálculo para definir árboles de
decisión
Nodos lógicos
Revisión bayesiana
Análisis de Sensibilidad
Por qué es necesario hacer análisis de decisión y tener PrecisionTree
Índice
Capítulo 1: Para empezar
1
Introducción ........................................................................................3
Instrucciones para la instalación ......................................................7
Activación del software....................................................................11
Inicio rápido.......................................................................................13
Uso de PrecisionTree .......................................................................13
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
15
Introducción ......................................................................................17
Diagramas de influencia ..................................................................19
Árboles de decisión ..........................................................................23
Diagramas de influencia y árboles de decisión.............................27
Realización de análisis de decisión ................................................29
Análisis de sensibilidad ...................................................................35
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
43
Introducción ......................................................................................45
Un introducción rápida a PrecisionTree ........................................47
Configuración de un árbol de decisión ..........................................55
Configuración de un diagrama de influencia.................................65
Análisis de un modelo de decisión .................................................77
Funciones avanzadas .......................................................................89
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
95
Introducción ......................................................................................97
Iconos de la barra de herramientas de PrecisionTree ..................99
Menú de PrecisionTree ..................................................................103
Índice
v
El menú Nuevo ............................................................................... 105
El menú Editar ................................................................................ 109
El menú contextual de un nodo de árbol de decisión ................ 143
El menú contextual de una rama de árbol de decisión .............. 147
Los menús contextuales del diagrama de influencia ................. 149
El menú Análisis de decisión ........................................................ 151
El comando Análisis de sensibilidad ........................................... 159
El comando Revisión bayesiana .................................................. 171
El comando Agregar árbol ............................................................ 173
El comando Buscar ........................................................................ 175
El comando Errores de modelo .................................................... 177
El comando Actualizar Enlaces del modelo ................................ 179
El menú Utilidades ......................................................................... 181
El menú Ayuda ............................................................................... 183
Apéndice A: Notas técnicas
185
Algoritmo de cálculo de los árboles de decisión ....................... 185
Apéndice B: El teorema de Bayes
187
Introducción.................................................................................... 189
Derivación del teorema de Bayes ................................................. 191
Uso del teorema de Bayes ............................................................ 193
Apéndice C: Funciones de utilidad
195
¿Qué es el riesgo? ......................................................................... 197
Medición del riesgo con funciones de utilidad ........................... 199
PrecisionTree y las funciones de utilidad ................................... 203
Funciones de utilidad personalizadas ......................................... 205
Apéndice D: Obras recomendadas
209
Libros y artículos sobre análisis de decisión ............................. 209
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de
DecisionTools
211
DecisionTools Suite ....................................................................... 211
Estudio realizado con DecisionTools de Palisade ..................... 215
vi
Introducción a @RISK ....................................................................217
Uso de PrecisionTree con @RISK ................................................221
Introducción a TopRank.................................................................225
Uso de PrecisionTree con TopRank .............................................231
Índice
Apéndice F: Glosario de términos
233
Index
241
vii
viii
Capítulo 1: Para empezar
Introducción ........................................................................................3
Información sobre esta versión............................................................. 3
PrecisionTree Profesional e Industrial ................................................ 3
El sistema operativo ................................................................................ 3
Cómo obtener ayuda ............................................................................... 3
Requisitos del sistema de PrecisionTree ............................................ 5
Instrucciones para la instalación ......................................................7
Instrucciones generales de instalación ................................................ 7
DecisionTools Suite ................................................................................ 7
Configuración de los iconos y de los accesos directos
de PrecisionTree................................................................................... 8
Mensaje de advertencia de seguridad de macros al iniciar
el programa ........................................................................................... 9
Activación del software....................................................................11
Inicio rápido.......................................................................................13
Uso de PrecisionTree .......................................................................13
Inicio de PrecisionTree......................................................................... 13
Cómo salir de PrecisionTree ............................................................... 13
Capítulo 1: Para empezar
1
2
Introducción
Esta introducción describe los contenidos del paquete de PrecisionTree
y explica cómo instalar PrecisionTree e incorporarlo a su copia de
Microsoft Excel 2000 o posterior.
Información sobre esta versión
Esta versión de PrecisionTree se puede usar con Microsoft Excel 2007 o
posterior.
PrecisionTree Profesional e Industrial
PrecisionTree se ofrece en las versiones Profesional e Industrial. En
PrecisionTree Profesional, el tamaño de un solo árbol está limitado a
1000 nodos.
El sistema operativo
Esta guía para el uso del programa está diseñada para usuarios que
tienen un conocimiento general del sistema operativo Windows y de
Excel. En particular, el usuario debe:
•
Estar familiarizado con el uso del PC y del ratón.
•
Estar familiarizado con términos como iconos, hacer clic, hacer
doble clic, menú, ventana, comando y objeto.
•
Comprender los conceptos básicos de estructura de directorios
y archivos.
Cómo obtener ayuda
Se ofrece asistencia técnica gratuita a todos los usuarios registrados de
PrecisionTree con un plan actual de mantenimiento, o también se ofrece
por un precio por incidente. Para asegurar que usted es un usuario
registrado de PrecisionTree, regístrese electrónicamente en
www.palisade.com/support/register.asp.
Si se pone en contacto con nosotros por teléfono, tenga a mano el
número de serie y la guía para el uso del programa. Le podremos asistir
mejor si se encuentra delante del PC en el momento de llamar.
Antes de llamar
Antes de ponerse en contacto con el servicio de asistencia técnica, repase
la siguiente lista:
•
¿Ha consultado la ayuda electrónica?
•
¿Ha consultado esta Guía del Usuario y revisado el tutorial multimedia
electrónico?
Capítulo 1: Para empezar
3
Cómo ponerse en
contacto con
Palisade
•
¿Ha leído el archivo LÉAME? Este archivo contiene información actual
referente a PrecisionTree que puede no estar en la guía del programa.
•
¿Puede reproducir el problema consistentemente? ¿Puede reproducir el
problema en otro PC o con otro modelo?
•
¿Ha visitado nuestra página de World Wide Web? La dirección es
http://www.palisade.com. En nuestra página Web también podrá
encontrar las preguntas más frecuentes (una base de datos de preguntas y
respuestas sobre temas técnicos) y una serie de archivos de reparación de
PrecisionTree en la sección de Asistencia técnica. Recomendamos que visite
nuestra página Web con regularidad para obtener información actualizada
sobre PrecisionTree y sobre otros programas de Palisade.
Palisade Corporation está abierto a sus preguntas, comentarios y
sugerencias referentes a PrecisionTree. Póngase en contacto con nuestro
personal de asistencia técnica siguiendo uno de estos métodos:
•
Envíe un correo electrónico a [email protected]
•
Llame al teléfono +1-607-277-8000 los días laborables de 9:00 a.m. a 5:00
p.m., hora estándar del este de Estados Unidos. Para acceder al servicio de
Asistencia técnica siga las indicaciones del sistema.
•
Envíe un fax al +1-607-277-8001
•
Envíe una carta postal a:
Asistencia técnica
Palisade Corporation
798 Cascadilla St
Ithaca, NY 14850
EE.UU.
Si quiere ponerse en contacto con Palisade en Europa.
4
•
Envíe correo electrónico a [email protected]
•
Llame al +44 1895 425050 (Reino Unido).
•
Envíe un fax al +44 1895 425051 (Reino Unido).
•
Envíe una carta postal a:
Palisade Europe
31 The Green
West Drayton
Middlesex
UB7 7PN
Reino Unido
Introducción
Si quiere ponerse en contacto con Palisade en Asia-Pacífico.
•
Envíe correo electrónico a [email protected]
•
Llame al +61 2 9252 5922 (Australia).
•
Envíe un fax al +61 2 9252 2820 (Australia).
•
Envíe una carta postal a:
Palisade Asia-Pacific Pty Limited
Suite 404, Level 4
20 Loftus Street
Sydney NSW 2000
Australia
Independientemente del método que utilice para ponerse en contacto
con nosotros, mencione el nombre del producto, la versión exacta y el
número de serie. La versión exacta se encuentra seleccionando el
comando Acerca de … de la Ayuda del menú de PrecisionTree en Excel.
Versión para
estudiantes
La versión para estudiantes de PrecisionTree no incluye asistencia
técnica por teléfono. Si necesita ayuda, recomendamos las siguientes
alternativas:
•
Consulte con su profesor o asistente.
•
Vaya a http://www.palisade.com y busque entre las respuestas a las
preguntas más frecuentes.
•
Póngase en contacto con nuestro departamento de asistencia técnica
enviando un fax o mensajes de correo electrónico.
Requisitos del sistema de PrecisionTree
Los requisitos del sistema de PrecisionTree 5.5 para Microsoft Excel
para Windows son los siguientes:
•
Microsoft Windows XP o superior.
•
Microsoft Excel 2007 o superior.
Capítulo 1: Para empezar
5
6
Instrucciones para la instalación
Instrucciones generales de instalación
El programa de instalación copia los archivos del sistema de
PrecisionTree en el directorio seleccionado del disco duro. Para ejecutar
el programa de instalación en Windows XP o posterior:
1) Haga doble clic en PrecisionTree Setup.exe, en el archivo descargado o
en el CD de instalación, y siga las instrucciones de la pantalla
Si tiene algún problema instalando PrecisionTree, compruebe que hay
espacio suficiente en el disco en el que va a instalar el programa. Si falta
espacio, libere el espacio de disco que sea necesario e intente instalar el
programa de nuevo.
Cómo quitar
PrecisionTree
de su PC
Si quiere quitar PrecisionTree de su PC, use la utilidad Agregar/Quitar
Programas del Panel de Control y seleccione PrecisionTree.
DecisionTools Suite
PrecisionTree para Excel forma parte de los programas DecisionTools
Suite, un grupo de productos para el análisis de riesgo y decisión que se
describen en el Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas
de DecisionTools El procedimiento de instalación predeterminado de
PrecisionTree coloca PrecisionTree en un subdirectorio del directorio
principal “Archivos de programas\Palisade”. Algo similar ocurre con
Excel, que normalmente se instala como un subdirectorio del directorio
“Microsoft Office”.
Uno de los subdirectorios del directorio Archivos de
programas\Palisade será el directorio de PrecisionTree (denominado de
forma predeterminada PRECISIONTREE7). Este directorio contiene los
archivos del programa además de modelos de ejemplo y otros archivos
necesarios para ejecutar PrecisionTree. Otro de los subdirectorios de
Archivos de programas\Palisade es el directorio SYSTEM, que contiene
archivos necesarios para todos los programas de DecisionTools Suite,
incluyendo archivos comunes de ayuda y librerías de programas.
Capítulo 1: Para empezar
7
Configuración de los iconos y de los accesos
directos de PrecisionTree
Creación de los
accesos directos
en la barra de
tareas de
Windows
El programa de instalación de PrecisionTree crea automáticamente un
comando para PrecisionTree en el menú Programas de la barra de
tareas. Pero si tiene algún problema durante la instalación, o si desea
hacerlo manualmente en otro momento, siga estas instrucciones:
1) Haga clic en el botón Inicio y luego en Configuración.
2) Haga clic en Barra de tareas y luego en la sección Programas del menú
Inicio.
3) Haga clic en Agregar y luego en Examinar.
4) Localice y haga doble clic en el archivo PTREE.EXE.
5) Haga clic en Siguiente y luego doble clic en el menú en el que quiere que
aparezca el programa.
6) Escriba el nombre “PrecisionTree” y luego haga clic en Terminar.
8
Instrucciones para la instalación
Mensaje de advertencia de seguridad de macros al
iniciar el programa
Microsoft Office proporciona varias configuraciones de seguridad para
evitar que se ejecuten macros no deseados o maliciosos en los
programas de Office. Cada vez que intente cargar un archivo con
macros aparecerá un mensaje de advertencia, a menos que seleccione la
configuración de seguridad más baja. Para evitar que aparezca este
mensaje cada vez que ejecute un programa complementario de Palisade,
Palisade identifica digitalmente sus archivos de programas. Por lo tanto,
cuando haya especificado Palisade Corporation como fuente de datos
segura, podrá abrir cualquier programa auxiliar de Palisade sin que
aparezca el mensaje de advertencia. Para hacerlo:
•
Capítulo 1: Para empezar
Haga clic en Confiar en todos los documentos de este editor
cuando aparezca el cuadro de diálogo de Opciones de
seguridad (como el de abajo) al iniciar PrecisionTree.
9
10
Activación del software
La activación es un proceso que se realiza una sola vez para verificar la
licencia y es necesario para que el software de Palisade funcione como
un producto con licencia completa. En la factura impresa o enviada por
correo electrónico se encuentra una ID de activación, que es una
secuencia separada por guiones similar a esta: "DNA-6438907-651282CDM". Si introduce la ID de Activación durante la instalación, el
software se activa al final del proceso de instalación y no será necesaria
acción adicional alguna. Si desea activar el software después de la
instalación, seleccione el comando Administrador de Licencias del
menú Ayuda.
El Administrador de Licencias se puede usar para activar, desactivar y
mover licencias de software. También se usa para administrar licencias
en las instalaciones de red. Siga las instrucciones de los cuadros de
diálogo del Administrador de Licencias para realizar las operaciones
que desee con las licencias.
Capítulo 1: Para empezar
11
12
Inicio rápido
Inicio rápido y videos
En el archivo de ejemplo de Introducción rápida, los expertos de
PrecisionTree le guiarán a través de un modelo de muestra en un video.
Este tutorial es una presentación multimedia sobre las funciones
principales de PrecisionTree.
El tutorial se puede ejecutar seleccionando Hojas de cálculo de ejemplo
en el menú Ayuda de TopRank y seleccionando el archivo
PrecisionTree Quick Start.xlsx (o .xls).
Uso de PrecisionTree
Inicio de PrecisionTree
El sistema de PrecisionTree se compone de varios archivos y bibliotecas,
todos necesarios para ejecutar el programa. El archivo de programa
auxiliar de Excel PTREE.XLA inicia PrecisionTree dentro de Excel,
abriendo los archivos necesarios e inicializando las bibliotecas.
1.
Para iniciar PrecisionTree, haga clic en el icono de PrecisionTree
en el grupo Palisade DecisionTools del submenú Programas del
menú Inicio de Windows
2.
Para abrir un archivo de ejemplo, use el comando Hojas de
cálculo de ejemplo del menú Ayuda de PrecisionTree.
Cómo salir de PrecisionTree
Para salir de PrecisionTree y de Excel:
•
Seleccione Salir en el menú Archivo de Excel.
Para descargar PrecisionTree sin terminar la sesión de Excel:
•
Capítulo 1: Para empezar
Seleccione el comando Descargar el Programa Auxiliar
PrecisionTree en el menú Utilidades.
13
14
Capítulo 2: Introducción al
análisis de decisiones
Introducción ......................................................................................17
Modelación con PrecisionTree............................................................ 17
¿Qué es un análisis de decisión? ........................................................ 17
Modelación de una decisión ............................................................... 18
Diagramas de influencia ..................................................................19
Introducción ........................................................................................... 19
Ejemplo de apuesta deportiva............................................................. 19
Instrucciones para el uso de arcos ...................................................... 20
Instrucciones para el diseño de diagramas de influencia .............. 20
Árboles de decisión ..........................................................................23
Introducción ........................................................................................... 23
Ejemplo de apuesta deportiva - Revisión ......................................... 24
Normas para diseñar árboles............................................................... 24
Diagramas de influencia y árboles de decisión.............................27
Una comparación de las técnicas ........................................................ 27
Realización de análisis de decisión ................................................29
Resolución de árboles de decisión ..................................................... 29
Construcción de perfiles de riesgo ..................................................... 30
Sugerencia de política .......................................................................... 33
Resolución de diagramas de influencia ............................................ 34
Análisis de sensibilidad ...................................................................35
¿Qué es un análisis de sensibilidad? ................................................. 35
Definición de términos ........................................................................ 35
Análisis de sensibilidad de una dirección........................................ 36
Gráficos de sensibilidad de una dirección ....................................... 37
Gráfico de tornado ................................................................................ 38
Gráficos de araña ................................................................................... 39
Análisis de sensibilidad de dos direcciones .................................... 40
Gráficos de región de estrategia ......................................................... 41
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
15
16
Introducción
PrecisionTree incorpora tecnología avanzada de modelación y análisis
de decisión a las hojas de cálculo de Microsoft Excel. Tal vez se pregunte
si se puede utilizar el análisis de decisión con el tipo de decisiones que
usted toma. Si busca la manera de estructurar sus decisiones para
tenerlas más organizadas y poder explicarlas más fácilmente a otras
personas, debería considerar definitivamente el uso formal de análisis
de decisión.
Modelación con PrecisionTree
La expresión “modelación” en general hace referencia a cualquier tipo
de actividad en la que se trata de crear una representación de la realidad
para poder analizarla. Esta representación, o modelo, se puede utilizar
para examinar la situación y, quizás, para intuir lo que sucederá en el
futuro. Probablemente ya habrá creado alguna vez una hoja de cálculo
en Excel, y por lo tanto ha creado un modelo. Pero no se preocupe: no
hace falta ser un experto en estadística o en teoría de la decisión para
crear un modelo de decisión. Tampoco hace falta ser un experto para
utilizar PrecisionTree. No se puede explicar todo en unas pocas páginas,
pero por lo menos le ofreceremos suficiente información para poder
empezar. Cuando empiece a utilizar PrecisionTree comenzará a adquirir
el nivel de experiencia que no se puede aprender en los libros.
Otro de los objetivos de este capítulo es explicar cómo funciona
PrecisionTree con Microsoft Excel para realizar análisis de decisión. No
es necesario que sepa cómo funciona PrecisionTree para utilizarlo
apropiadamente, pero tal vez encuentre algunas explicaciones útiles e
interesantes.
¿Qué es un análisis de decisión?
El análisis de decisión proporciona un método sistemático para describir
problemas. Se trata del proceso de modelar un problema teniendo en
cuenta las preferencias y creencias del responsable de la decisión
relacionadas con la incertidumbre, para identificar la decisión que se
debe tomar.
El análisis de decisión ofrece un informe claro compuesto por la ruta de
decisión preferida y un perfil de riesgo de todos los posibles resultados.
Los análisis de decisión también pueden producir mejores resultados ya
que le ayudan a comprender las desventajas de una decisión, los
conflictos de interés y los objetivos importantes.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
17
Modelación de una decisión
El primer paso de un análisis de decisión es la definición de un
problema que desea resolver. ¿Quiere maximizar beneficios o minimizar
el impacto sobre el medio ambiente? Probablemente el objetivo es una
combinación de los dos. Cuando haya clarificado los objetivos, podrá
diseñar un modelo.
Las decisiones se pueden modelar de dos formas: árboles de decisión y
diagramas de influencia. Mientras que los árboles de decisión son la
herramienta tradicional que se usa para el análisis de decisiones, los
diagramas de influencia son una adición más reciente y poderosa al
arsenal de los responsables de tomar decisiones. El resto de este capítulo
proporciona una explicación detallada de ambas técnicas.
18
Introducción
Diagramas de influencia
Introducción
Los diagramas de influencia presentan las decisiones de forma sencilla y
gráfica. Las decisiones, eventos de azar y resultados (valores) se dibujan
como formas (denominadas nodos) y se conectan mediante flechas
(denominadas arcos) que definen sus relaciones. De esta forma, una
decisión compleja se puede reducir a unas pocas formas y líneas. Los
diagramas de influencia son excelentes para mostrar las relaciones entre
sucesos y la estructura general de una decisión con claridad y concisión.
•
Nodos. En PrecisionTree, los nodos de decisión se dibujan como
cuadrados verdes, los nodos de azar como círculos rojos y los
nodos de resultados como rombos azules.
•
Arcos. Los arcos unen un nodo predecesor a un nodo sucesor
indicando una dependencia entre los dos nodos. Un arco puede
contener diferentes formas de influencia: de valor, de tiempo o
de estructura (o una combinación de las tres).
Ejemplo de apuesta deportiva
Una decisión sencilla de modelar es la que contiene una decisión y un
suceso de azar que afecta al resultado. Por ejemplo, puede tratarse de
una apuesta en un juego deportivo. Su decisión consiste en apostar por
el Equipo A o por el Equipo B (o no apostar). El suceso de azar es el
resultado del juego. El nodo de resultado representa la recompensa o
resultado monetario (o pérdida) de la apuesta.
Diagrama de
influencia de una
apuesta deportiva
Como la apuesta y el resultado del juego afectan al resultado final, se
dibuja un arco desde cada nodo hasta el nodo de resultado. Un arco
desde el nodo de azar y hasta el nodo de decisión implica que usted
conoce el resultado del juego antes de hacer la apuesta, mientras que un
arco desde el nodo de decisión al nodo de azar implica que el resultado
del juego depende de la decisión que tome. En el caso más simple,
ninguna de estas situaciones ocurre, por eso esos dos nodos no están
conectados.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
19
Instrucciones para el uso de arcos
Los arcos describen relaciones entre nodos en un diagrama de
influencia. Se pueden especificar tres tipos de influencia entre nodos: de
valor, de tiempo y de estructura.
Una influencia de valor especifica que los valores del nodo sucesor
están influenciados por los posibles resultados del nodo predecesor.
Una influencia de sincronización especifica que el nodo predecesor
ocurre siempre antes que el nodo sucesor.
Una influencia de estructura especifica que la estructura de los
resultados del nodo sucesor está influenciada por el resultado del nodo
predecesor.
Instrucciones para el diseño de diagramas de
influencia
Para que su modelo sea lo más completo posible, debe seguir estas
instrucciones adicionales a la hora de diseñar un diagrama.
•
El diagrama de influencia debe tener sólo un nodo de
resultado. Sólo debe haber un punto final de análisis, como se
describe en el nodo de resultado.
Diagrama de
influencia con
dos nodos de
resultado
Este ejemplo contiene dos nodos de resultado. El costo de una sanción
por exceso de velocidad y el aumento del precio del seguro del
automóvil se pueden combinar en un nodo de resultado.
•
20
Un diagrama de influencia no debe contener ciclos. Un ciclo es
un “bucle” de arcos en el que no hay un punto final claro. Para
reconocer un ciclo, siga la ruta hacia atrás a partir del nodo de
resultado. Si pasa por un mismo nodo más de una vez en una
misma ruta, el diagrama contiene un ciclo. (Nota: para formar
un ciclo, todos los arcos del ciclo deben ser del mismo tipo)
Diagramas de influencia
Diagrama de
influencia con
un ciclo
Este ejemplo contiene un ciclo. ¿Qué suceso ocurre primero? ¿Cuándo
termina?
•
El diagrama de influencia debe evitar nodos estériles. Los
nodos estériles son nodos de azar o decisión que no tienen
sucesores, y por lo tanto no influyen sobre el resultado del
modelo. Puede usar nodo estériles para ilustrar un suceso, pero
PrecisionTree ignora estos nodos cuando analiza el modelo
Diagrama de
influencia con
nodos estériles
Este diagrama contiene dos nodos estériles. El nodo Series Mundiales es
estéril porque no tiene sucesores. El nodo Clasificación por Equipos
tiene un sucesor, pero como el sucesor es un nodo estéril, el nodo
Clasificación por Equipos también es estéril.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
21
22
Árboles de decisión
Introducción
Los árboles de decisión son completas herramientas para la modelación
de todas las posibles opciones de decisión. Mientras que los diagramas
de influencia producen un resumen compacto de un problema, los
árboles de decisión permiten mostrar el problema con mayor detalle.
Los árboles de decisión describen sucesos en orden cronológico pero
pueden ser mucho más grandes que los diagramas de influencia.
•
Nodos. Como los diagramas de influencia, los árboles de
decisión también tienen nodos. En PrecisionTree, los nodos de
decisión se dibujan como cuadrados verdes y los nodos de azar
como círculos rojos. Sin embargo, el nodo de resultado final
ahora se denomina nodo final y se representa con un triángulo
azul. Existen dos nodos adicionales (lógico y de referencia) para
modelos avanzados.
•
Ramas. Los árboles de decisión no tienen arcos. En su lugar,
usan ramas que se extienden a partir de los nodos. Las ramas se
usan como se indica a continuación en los tres tipos de nodo
principales de un árbol de decisión:
Los tipos de nodos de un árbol de decisión son:
El Nodo de decisión tiene rama hacia cada una de las opciones
disponibles.
El Nodo de azar tiene ramas hacia cada uno de los resultados
posibles.
El Nodo final no tiene ramas sucesorias y genera un resultado final
y la probabilidad asociada con la ruta correspondiente.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
23
Ejemplo de apuesta deportiva - Revisión
El ejemplo de la apuesta deportiva explicado previamente también se
puede modelar con un árbol de decisión. Como la cronología del
modelo es Hacer apuesta  Resultado del juego  Resultado final, el
nodo de decisión comienza el árbol seguido del nodo de azar. Los nodos
finales representan los resultados finales.
37.5% Equipo A gana
Gano $5
Apuesta por equipo A
Pago $1
62.5% Equipo B gana
Gano $0
37.5% Equipo A gana
Gano $0
Apuesta por equipo B
Pago $1
62.5% Equipo B gana
Gano $3
En el modelo de arriba, las opciones, valores y porcentajes están visibles
en el diagrama. Pero también se puede ver un inconveniente del árbol
de decisión: El árbol es mucho más grande que el diagrama de
influencia correspondiente. Imagine lo grande que puede llegar a ser
cuando tenga cientos de sucesos.
Normas para diseñar árboles
Para que su modelo sea lo más completo posible, el árbol debe
representar todos los posibles sucesos con la mayor precisión posible.
Siga estas normas para diseñar un árbol.
•
Defina los nodos de decisión de forma que sólo se pueda
elegir una opción en cada nodo y se describan todas las
opciones posibles.
Llevar paraguas
Llevar impermeable
Este ejemplo implica que no puede llevar una gabardina y llevar un
paraguas al mismo tiempo. ¿Pero no puede hacer ambas cosas? A
menos que haya una razón específica por la que no puede llevar un
paraguas cuando se ponga una gabardina, debe incluir más opciones en
el modelo de decisión.
24
Árboles de decisión
•
Defina los nodos de azar de forma que sean mutuamente
exclusivos y colectivamente exhaustivos. Un nodo en el que
sólo es posible un resultado (pero se describen múltiples
resultados) es mutuamente exclusivo, y un nodo en el que se
describen todas las posibilidades es colectivamente exhaustivo.
Nieva el lunes
Nieva el lunes
Sol el martes
Sol el lunes
El primer nodo no es mutuamente exclusivo, ya que puede nevar el
lunes y estar soleado el martes. El segundo nodo no es colectivamente
exhaustivo, ya que puede llover el lunes.
•
El árbol debe proceder cronológicamente de izquierda a
derecha.
Apuesta por equipo A
37.5% Equipo A gana
Apuesta por equipo B
Apuesta por equipo A
62.5% Equipo B gana
Apuesta por equipo B
Si pone el nodo de azar primero, como en este ejemplo, quiere decir que
la apuesta se hace antes de que se juegue el juego. En general, se apuesta
en los juegos antes de conocer el resultado, de forma que el nodo de
decisión debe estar primero.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
25
26
Diagramas de influencia y árboles de decisión
Una comparación de las técnicas
Como se describe aquí, PrecisionTree permite crear modelos como
árboles de decisión o como diagramas de influencia. Cada forma de
modelo de decisión tiene sus propias ventajas e inconvenientes, y
usando ambas puede crear los modelos más completos y claros para sus
problemas de decisión.
Ventajas de los
diagramas de
influencia
Los diagramas de influencia son un método compacto y eficaz de
describir modelos de decisión. En comparación con los árboles de
decisión, que pueden tener cientos o miles de nodos y ramas, los
diagramas de influencia pueden mostrar las decisiones y sucesos del
modelo usando un pequeño número de nodos, y muchas veces en una
sola hoja de cálculo. Esto facilita en gran medida el acceso al diagrama,
ayudando a otros a comprender los aspectos clave del problema de
decisión sin complicarse con los detalles de todas las posibles ramas que
muestra un árbol de decisión. Los diagramas de influencia resultan
especialmente útiles para presentar un modelo de decisión a otros y
crear un resumen de un problema de decisión complejo. Los diagramas
de influencia también muestran la relación entre sucesos del modelo de
decisión; es decir, explican “¿qué influye sobre qué?” En un árbol de
decisión, frecuentemente resulta difícil ver qué resultados influyen
sobre los valores y probabilidades de otros sucesos. Los diagramas de
influencia también permiten realizar automáticamente una revisión
bayesiana de las probabilidades de los nodos de azar.
Inconvenientes de
los diagramas de
influencia
Un inconveniente de los diagramas de influencia es su abstracción.
Resulta difícil ver los posibles resultados asociados con un suceso o
decisión ya que se pueden incorporar múltiples resultados a una sola
decisión o a un solo nodo de azar de un diagrama de influencia.
Tampoco es posible deducir una secuencia cronológica de sucesos de
una decisión a partir de los arcos de un diagrama de influencia. Esto
puede dificultar la determinación de si un diagrama de influencia, y el
árbol de decisión que representa, muestra con precisión la
sincronización presente en un problema de decisión.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
27
Ventajas de los
árboles de
decisión
Los árboles de decisión, a diferencia de los diagramas de influencia,
muestran todas las opciones y sucesos de azar posibles con una
estructura de ramas. Proceden cronológicamente, de izquierda a
derecha, mostrando sucesos y decisiones según suceden en el tiempo.
Todas las opciones, resultados y resultados finales, junto con sus valores
y probabilidades asociados, se muestran directamente en la hoja de
cálculo. Hay muy poca ambigüedad con respecto a los posibles
resultados y decisiones que representa el árbol; sólo tiene que mirar en
cualquier nodo y ver todos los posibles resultados del nodo y los
sucesos y decisiones consiguientes.
En PrecisionTree puede analizar el modelo de decisión directamente en
el diagrama de influencia o analizar el árbol de decisión que
PrecisionTree puede crear a partir del diagrama de influencia. Los
valores y probabilidades de las diferentes posibles opciones de sucesos
y decisiones se pueden introducir en los árboles de decisión o en los
diagramas de influencia.
28
Diagramas de influencia y árboles de decisión
Realización de análisis de decisión
Una vez diseñado el modelo y definidos sus parámetros, ya puede
realizar un análisis. Un análisis de decisión en un árbol de decisión o
diagrama de influencia produce datos estadísticos, gráficos y
sugerencias de políticas.
Además de los resultados generados cuando se hace un análisis de
decisión, muchos de los datos estadísticos de un modelo de árbol de
decisión o diagrama de influencia se ofrecen en “tiempo real” cuando se
introducen o modifican en un modelo de decisión.
Resolución de árboles de decisión
El método para calcular la ruta óptima de un árbol de decisión se
denomina “retroceso”. A continuación se hace una breve descripción de
este método.
1) Reducción de los nodos de azar — Se calcula el valor esperado
de los nodos de azar situados más a la derecha y se reducen a
un solo suceso.
2) Reducción de los nodos de decisión — Se selecciona la ruta
óptima de los nodos de decisión situados más a la derecha y se
reducen a un solo suceso.
3) Repetición — Se regresa al paso 1 si hay nodos que no se han
analizado.
Para obtener información adicional, consulte también el Apéndice A:
Notas técnicas – Algoritmo de cálculo para árboles de decisión.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
29
Construcción de perfiles de riesgo
Los métodos anteriores describen cómo se determina la ruta óptima de
un árbol de decisión. Pero también es necesario conocer las
consecuencias de seguir la ruta recomendada. Es ahí donde intervienen
los perfiles de riesgo.
¿Qué es un perfil
de riesgo?
Un perfil de riesgo es una función de distribución que describe el azar
asociado con cada uno de los posibles resultados del modelo de
decisión. El perfil de riesgo demuestra gráficamente la incertidumbre de
la decisión.
Para construir un perfil de riesgo a partir de un árbol de decisión, siga
estos pasos:
1) En un árbol de resultado final acumulativo (el método
predeterminado en PrecisionTree), el árbol se “colapsa”
multiplicando probabilidades en una secuencia de ramas de
azar. El valor de cada ruta del árbol se calcula sumando el valor
de cada una de las ramas de la ruta. Usando este valor de ruta,
se calcula el valor esperado del nodo de azar restante.
37.5% Equipo A gana
Gano $5
37.5% Equipo A gana
62.5% Equipo C gana
Gano $0
37.5% Equipo B gana
Gano $3
62.5% Equipo B gana
62.5% Equipo C gana
Gano $0
14.1% Equipo A:A gana
Se hace
Gano $5
23.4% Equipo A:C gana
Gano $0
23.4% Equipo B:B gana
Gano $3
39.1% Equipo B:C gana
Gano $0
Ambos árboles tienen un valor esperado de $1.40. (VE= $1.40)
30
Realización de análisis de decisión
2) Los nodos de decisión se reducen considerando sólo las ramas
óptimas.
40%
Equipo A gana
Gano $5
Apuesta por equipo A
60%
VE = $2.00
Equipo B gana
Gano $0
40%
Equipo A gana
Gano $3
Apuesta por equipo B
60%
VE = $1.20
Equipo B gana
Gano $0
Se hace
40%
Equipo A gana
Gano $5
Apuesta por equipo A
VE = $2.00
60%
Equipo B gana
Gano $0
La decisión de Apostar por el Equipo A es la decisión óptima de este
ejemplo.
3) Estos pasos se repiten hasta que el árbol se reduzca
completamente a un solo nodo de azar con una serie de
valores y sus probabilidades correspondientes [X, P]. Si dos
resultados tienen el mismo valor X, se combinan en un suceso
de azar y sus probabilidades se suman.
14.1% Equipo A:A gana
Gano $5
14.1%
Gano $5
23.4% Equipo A:C gana
Gano $0
62.5%
Se hace
Gano $0
23.4% Equipo B:B gana
Gano $3
23.4%
Gano $3
39.1% Equipo B:C gana
Gano $0
En el ejemplo de arriba a la izquierda, dos ramas tienen un valor de $0.
Las ramas se combinan como se muestra en el ejemplo de la derecha.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
31
4) La serie final de pares [X, P] define una distribución discreta
que se usa para construir el perfil de riesgo.
El perfil de riesgo se dibuja en un gráfico como una distribución de
densidad discreta en la Gráfica de probabilidad, y como una
distribución de densidad acumulativa en la Gráfica acumulativa. La
distribución de probabilidad discreta muestra la probabilidad que el
resultado sea igual al valor X. La distribución de densidad acumulativa
muestra la probabilidad de que el resultado sea menor o igual a X.
Gráfica de
probabilidad y
gráfica
acumulativa
0.7
1
0.9
0.6
0.8
0.5
0.7
0.6
0.4
0.5
0.3
0.4
0.3
0.2
0.2
0.1
0.
0
($1)
$0
$1
$2
$3
$4
$5
$6
0
($1)
$0
$1
$2
$3
$4
$5
$6
En la Gráfica de probabilidad (izquierda), la altura de la línea en $0 es
0.625, que es igual a la probabilidad de que la apuesta genere $0. En la
Gráfica acumulativa (derecha), la probabilidad de que la apuesta
produzca un valor menor o igual a $5 es del 100%.
Además, en el Perfil de riesgo se encuentra el Resumen Estadístico, que
proporciona un informe de resumen estadístico del análisis de decisión.
32
Realización de análisis de decisión
Sugerencia de política
Un informe de sugerencia de política permite conocer qué opción se
eligió en cada nodo mostrando una versión reducida del árbol, con la
ruta óptima destacada y mostrando el valor y la probabilidad de cada
ruta.
Sugerencia de
política típica
Como puede ver, sólo hay una opción destacada en cada nodo de
decisión, ya que sólo una opción genera el resultado final óptimo. Sin
embargo, en los nodos de azar, todas las ramas están destacadas ya que
se pueden producir todos los sucesos de azar.
También hay una tabla de decisión de sugerencia de política, que
identifica la opción óptima que se debe tomar en cada nodo de decisión
de la ruta óptima, así como información sobre la probabilidad de
llegada y ventajas de la opción correcta.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
33
Resolución de diagramas de influencia
El análisis de un diagrama de influencia genera los mismos resultados
que el análisis del árbol de decisión equivalente al diagrama.
Básicamente, cualquier diagrama de influencia se puede convertir en un
árbol de decisión, y el valor esperado del árbol convertido, junto con su
perfil de riesgo, será el mismo que el que se muestra cuando se analiza
el diagrama de influencia.
34
Realización de análisis de decisión
Análisis de sensibilidad
¿Nunca se ha preguntado cuáles son las variables más importantes de
una decisión? Para averiguarlo necesita una análisis de sensibilidad, que
mide el impacto del cambio de una variable incierta a sus valores más
extremos manteniendo la demás variables constantes. El análisis de
sensibilidad se puede usar en los árboles de decisión y en los diagramas
de influencia.
¿Qué es un análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad permite examinar los efectos de cambiar una
o más variables del modelo. Esto puede resultar especialmente útil para
encontrar valores límite en los que cambia una opción óptima de un
nodo de decisión. El análisis de sensibilidad no proporciona una
respuesta explícita al problema, pero puede ayudar a comprender mejor
el modelo.
Los resultados de un análisis de sensibilidad normalmente se presentan
gráficamente. Los numerosos diagramas y gráficas demuestran el
impacto de las variables sobre una decisión.
Hay muchas formas de ejecutar un análisis de sensibilidad en el modelo
de decisión. No hay una forma mejor que otra, pero cada método ofrece
diferente información para comprender el modelo. Este capítulo trata
algunos de los diferentes tipos de análisis de sensibilidad y los gráficos
que generan.
Definición de términos
Antes de entrar en detalle con los análisis de sensibilidad, debe conocer
algunos de los términos especiales que se usan en este capítulo:
•
Una entrada es un valor o probabilidad definida en el modelo de
decisión
•
El valor de caso base de una variable de entrada es el número que
se introdujo cuando se diseñó el modelo (normalmente, el valor más
probable)
•
El valor mínimo de una variable de entrada es el menor valor
posible que cree razonablemente que puede adquirir esta variable
•
El valor máximo de una variable de entrada es el mayor valor
posible que cree razonablemente que puede adquirir esta variable
•
El número de pasos es el número de valores igualmente espaciados
en el rango mínimo-máximo que se prueban durante el análisis de
sensibilidad
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
35
Análisis de sensibilidad de una dirección
Los análisis de sensibilidad de una dirección estudian el efecto de una
sola variable de entrada sobre el valor esperado del modelo. Este valor
puede ser el resultado final relacionado con un suceso (Análisis de
sensibilidad Determinado) o la probabilidad relacionada con un suceso
de azar (Análisis de sensibilidad de Probabilidad).
Definición de una
variable de
entrada de
sensibilidad
Antes de realizar un análisis de sensibilidad de una dirección, debe
decidir qué variable de entrada desea estudiar y definir los límites
superior e inferior de la variable. Depende del usuario la selección de
valores razonables para el mínimo y el máximo de la variable.
Al principio de un análisis de sensibilidad, los valores del caso base de
todas las variables de entrada se colocan en el modelo y se calcula el
valor esperado. Este valor se puede definir como el caso base del
modelo, y es el valor con el que se comparan todos los resultados
siguientes.
Durante el proceso de cálculo, el valor del caso base de la variable de
entrada se reemplaza por su valor mínimo y se calcula un nuevo valor
esperado. Luego, se sustituye una serie de valores que van del valor
mínimo de la variable de entrada a su valor máximo, y se calcula el
valor esperado de cada uno. Finalmente, la variable de entrada se
vuelve a establecer en su valor original en preparación para el análisis
de otra variable de entrada.
Cuando se realiza un análisis de sensibilidad, es importante definir
límites razonables para las variables de entrada para evitar la
exageración de la incertidumbre de las variables de entrada. Además,
recuerde considerar la incertidumbre de los límites.
36
Análisis de sensibilidad
Gráficos de sensibilidad de una dirección
Los resultados de un análisis de sensibilidad de una dirección se pueden
dibujar en un simple diagrama. El valor de la variable de entrada
seleccionada se dibuja en el eje X y el valor esperado del modelo se
dibuja en el eje Y.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
37
Gráfico de tornado
Un gráfico tornado compara los resultados de múltiples análisis. El eje X
se dibuja con las unidades del valor esperado, o también se puede
expresar en términos de cambio de porcentaje. Por cada variable de
entrada (incluida en el eje Y), se dibuja una barra entre los valores
extremos del valor esperado calculado, desde el valor límite inferior al
superior. La variable de entrada con mayor rango (diferencia entre el
valor máximo y mínimo) se dibuja en la parte superior del gráfico, y las
demás variables siguen hacia abajo en el eje Y por orden de rango
decreciente. La barra más larga del gráfico se asocia a la variable de
entrada que tiene mayor impacto sobre el valor esperado.
El gráfico tornado llama la atención sobre las variables de entrada que
requieren mayor atención (aquellas situadas en la parte alta del gráfico).
El gráfico tornado puede resumir el impacto de un gran número de
variables de entrada en un gráfico claro y simple.
38
Análisis de sensibilidad
Gráficos de araña
Un gráfico de araña también compara los resultados de múltiples
análisis. Por cada variable de entrada, se dibuja el porcentaje de caso
base en el eje X y el valor esperado del modelo se dibuja en el eje Y. La
pendiente de cada línea representa el cambio relativo del resultado por
unidad de cambio de la variable de entrada independiente, y la forma
de la curva muestra si existe una relación lineal o no lineal. En este
gráfico, la variación total del Valor1 tiene el mayor efecto total sobre el
valor esperado, pero cada unidad de cambio de Prob1 causa el mayor
cambio en unidades del valor esperado. Esto se muestra en la línea de
pendiente más pronunciada de Prob1 en comparación con Valor1.
Los gráficos de araña proporcionan más información sobre cada
variable de entrada que los gráficos tornado. Por ejemplo, los gráficos
de araña muestran los límites razonables de cambio de cada variable de
entrada independiente y el impacto en unidades de estos cambios sobre
el resultado. Mientras que los gráficos tornado pueden llevar a la
persona que toma la decisión a pensar que el riesgo es proporcional, las
pendientes de los gráficos de araña revelan cualquier cambio
desproporcionado sobre los resultados.
El número de variables de entrada que se deben incluir en un gráfico de
araña no debe exceder el de siete, si bien se recomienda un límite de
cinco para evitar resultados confusos. Si el análisis de sensibilidad
contiene un gran número de variables de entrada, conviene dibujarlas
primero en un gráfico tornado para determinar las variables de entrada
que tienen mayor impacto. Luego, puede usar estas variables de entrada
en el gráfico de araña.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
39
Análisis de sensibilidad de dos direcciones
El análisis de sensibilidad de dos direcciones estudia el impacto de dos
variables sobre un modelo de decisión. Normalmente, se estudian las
dos variables más importantes.
Definición de
variables de
entrada de
sensibilidad
Durante el cálculo se generan todas las posibles combinaciones de
valores de las dos variables y se colocan en las celdas de entrada. Luego,
se guarda el valor calculado resultante del modelo por cada
combinación.
Los resultados de un análisis de sensibilidad de dos direcciones se
pueden dibujar en un gráfico 3D. El valor de la primera variable de
entrada se dibuja en el eje X y el valor de la segunda variable se dibuja
en el eje Y. El valor del modelo de decisión se dibuja en el eje Z. Se
colocan en el gráfico los puntos calculados por el análisis de sensibilidad
de dos direcciones y se dibuja una superficie para conectarlos.
40
Análisis de sensibilidad
Gráficos de región de estrategia
Los gráficos de región de estrategia muestran regiones donde diferentes
decisiones son óptimas dependiendo de los cambios en dos variables de
entrada seleccionadas. El valor de la primera variable de entrada se
dibuja en el eje X y el valor de la segunda variable se dibuja en el eje Y.
El gráfico de región de estrategia es muy similar al gráfico de análisis de
dos direcciones, si bien el gráfico muestra ahora las regiones en las que
cada posible decisión es óptima. Por ejemplo, la decisión de poner su
propio negocio o invertir el dinero con “seguridad” puede depender de
las ventas esperadas y del costo de las materias primas.
Cuando se selecciona un nodo de decisión como resultado de salida de
una análisis de sensibilidad de dos direcciones, se puede crear un
gráfico de región de estrategia. La decisión óptima de cada una de las
combinaciones probadas de ambas variables durante el análisis de
sensibilidad se dibuja en el gráfico.
El diagrama sugiere si se debe Probar o No probar. Al estudiar el valor
de las posibles combinaciones de las dos variables de entrada se puede
determinar la decisión óptima con los diferentes valores posibles de
entrada.
Capítulo 2: Introducción al análisis de decisiones
41
42
Capítulo 3: Introducción a
PrecisionTree
Introducción ......................................................................................45
Un introducción rápida a PrecisionTree ........................................47
La barra de herramientas y el menú de PrecisionTree ................... 47
Definición de nodos ............................................................................. 48
Ejecución de un análisis de decisión ................................................. 50
Análisis de decisión .............................................................................. 51
Ejecución de un análisis de sensibilidad .......................................... 53
Resultados del análisis de sensibilidad ............................................ 53
Configuración de un árbol de decisión ..........................................55
Definición de la decisión ..................................................................... 56
Creación de un nuevo árbol ................................................................ 57
Creación de un nodo de decisión ....................................................... 58
Creación de un nodo de azar ............................................................... 60
Terminación del árbol .......................................................................... 63
Configuración de un diagrama de influencia.................................65
Creación de un nuevo diagrama de influencia ................................ 65
Tipos de nodos del diagrama de influencia ..................................... 66
Introducción de un nodo de azar ........................................................ 67
Cómo añadir otros nodos al diagrama de influencia ...................... 68
Introducción de arcos de influencia................................................... 69
Introducción de valores de nodo de influencia ............................... 73
Análisis de un modelo de decisión .................................................77
Introducción ........................................................................................... 77
Generación de un perfil de riesgo ...................................................... 78
Informe de sugerencia de política ...................................................... 81
Ejecución de un análisis de sensibilidad de una dirección ........... 82
Ejecución de un análisis de sensibilidad de dos direcciones........ 87
Gráficos de región de estrategia ......................................................... 88
Funciones avanzadas .......................................................................89
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
43
44
Introducción
Este capítulo proporciona una introducción a PrecisionTree y al proceso
de configuración de un árbol de decisión usando PrecisionTree y Excel.
El capítulo incluye las siguientes secciones:
•
Una introducción rápida a PrecisionTree – Un repaso rápido a
un árbol de decisión en PrecisionTree y los resultados de un
análisis de decisión
•
Configuración de un árbol de decisión – Una guía paso a paso
para crear árboles de decisión
•
Configuración de un diagrama de influencia – Una guía paso a
paso para crear diagramas de influencia
•
Ejecución de un análisis de decisión – Una introducción al
proceso de ejecución de un análisis de decisión y de un análisis
de sensibilidad
•
Funciones avanzadas – Una introducción a las funciones
adicionales de PrecisionTree que se pueden usar para crear
modelos de decisión
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
45
46
Un introducción rápida a PrecisionTree
Esta sección de Introducción a PrecisionTree proporciona un repaso
rápido a PrecisionTree y a los resultados de un análisis de decisión.
Podrá ver lo sencillo que es un árbol de decisión en una hoja de cálculo
de Excel y observar los tipos de informes y gráficos que crea
PrecisionTree.
La barra de herramientas y el menú de
PrecisionTree
PrecisionTree extiende la capacidad analítica de las hojas de cálculo de
Microsoft Excel para incluir análisis de decisión usando árboles de
decisión y diagramas de influencia. Para añadir capacidad de análisis de
decisión a una hoja de cálculo, PrecisionTree usa los comandos de la
barra de herramientas y del menú.
La barra de herramientas y el menú se utilizan para hacer selecciones en
la hoja de cálculo desde el “programa auxiliar”. Los árboles de decisión
y los diagramas de influencia han sido diseñados directamente en la
hoja de cálculo, y todos los resultados y gráficos de PrecisionTree se
generan como gráficos u hojas de cálculo de Excel, para facilitar su
personalización y presentación.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
47
Definición de nodos
En PrecisionTree, los nodos de un diagrama de influencia o de un árbol
de decisión se definen directamente en la hoja de cálculo. En los árboles
de decisión, las probabilidades y valores asociados a las ramas de un
nodo se pueden introducir directamente en las celdas situadas junto a
cada rama en la hoja de cálculo. Cada nodo genera un valor que
representa el valor esperado o equivalente de certeza del modelo de
decisión en ese nodo. En un diagrama de influencia, las probabilidades
y valores asociados con los posibles resultados de un nodo se
introducen en una tabla de valores que aparece cuando se selecciona el
nodo. Esta tabla está en una hoja de cálculo estándar de Excel con
celdas, filas y columnas.
PrecisionTree proporciona una interfaz fácil de usar que introduce
nodos en la hoja de cálculo automáticamente. Una vez iniciado un árbol,
los nodos se editan o añaden haciendo clic en los símbolos de nodo de la
hoja de cálculo. Un clic con el botón izquierdo sobre el nodo muestra
sus configuraciones. Un clic con el botón derecho sobre el nodo muestra
el menú de PrecisionTree con comandos adicionales. Los nodos de un
diagrama de influencia se añaden haciendo clic en el icono Crear nuevo
nodo de diagrama de influencia de la barra de herramientas.
Definición de un
árbol de decisión
con PrecisionTree
48
Un introducción rápida a PrecisionTree
En un árbol de decisión de PrecisionTree, los nodos de decisión se
representan con cuadrados verdes, los nodos de azar con círculos rojos
y los nodos finales con triángulos azules. El nombre de cada nodo y el
valor del árbol en un nodo se muestran junto a cada símbolo de nodo.
Cada rama tiene una etiqueta y dos valores, en celdas situadas por
encima y por debajo de la rama. En un nodo de azar, los dos valores son
la probabilidad de la rama y el valor de la rama. En un nodo de
decisión, la celda superior de cada rama muestra VERDADERO o
FALSO, que indica si la rama se seleccionó como ruta óptima. La celda
situada debajo de la rama contiene el valor de la rama. En el nodo final,
se muestran dos valores: la probabilidad de que se produzca la ruta a
través del árbol y el valor que se genera si la ruta se produce.
Definición de
diagramas de
influencia en
PrecisionTree
En un diagrama de influencia de PrecisionTree, los nodos de decisión se
representan con cuadrados verdes, los nodos de azar con círculos rojos,
los nodos de cálculo con rectángulos redondeados azules y los nodos de
resultado con rombos azules. El nombre de cada nodo se muestra
dentro de cada símbolo de nodo. Haciendo clic en el símbolo de nodo
puede introducir o editar los resultados de un nodo y sus valores. Los
arcos de influencia se muestran como flechas entre nodos. Se pueden
introducir diferentes formas de influencias entre nodos haciendo clic en
un arco.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
49
Cómo se
muestran los
resultados en un
árbol de decisión
o en un diagrama
de influencia
PrecisionTree muestra una serie de resultados del modelo de decisión
de la hoja de cálculo en “tiempo real”; cuando se introducen o editan
valores en el modelo, los resultados cambian inmediatamente. El valor
esperado de un árbol de decisión se muestra en la raíz del árbol, o en la
parte superior izquierda de la hoja de cálculo en los diagramas de
influencia. Como sucede con otros modelos de hoja de cálculo, puede
cambiar un valor del modelo e inmediatamente ver el efecto sobre los
resultados. Cuando se ejecuta un análisis de decisión completo, estos
resultados en tiempo real se complementan con informes y gráficos
adicionales del modelo.
Ejecución de un análisis de decisión
Una vez definido el modelo de decisión, con un árbol de decisión o con
un diagrama de influencia, puede realizar el análisis de decisión. El
análisis de decisión encuentra la ruta óptima a través del árbol de
decisión o del diagrama de influencia y calcula los posibles resultados
de esta ruta.
Para ejecutar un análisis, seleccione el comando Perfil de riesgo o
Sugerencia de política en el submenú Análisis de decisión del menú de
PrecisionTree, o haga clic en el icono Análisis de decisión de la barra de
herramientas de PrecisionTree. Luego, seleccione el árbol o diagrama de
influencia (o nodo de inicio de un sub-árbol) que desea analizar. Para
obtener más información sobre cómo realizar un análisis de decisión,
consulte la Introducción al Análisis de decisión.
50
Un introducción rápida a PrecisionTree
Análisis de decisión
Los resultados del análisis de decisión de PrecisionTree incluyen una
distribución de posibles resultados del modelo (denominada perfil de
riesgo). Además, PrecisionTree determina la ruta óptima a través del
modelo para crear una sugerencia de política. Estos resultados se
presentan en hojas de cálculo y gráficas de Excel.
Gráfico de perfil
de riesgo típico
Un Perfil de riesgo es una función de distribución que describe el azar
asociado con cada uno de los posibles resultados del modelo de
decisión. El perfil de riesgo demuestra gráficamente la incertidumbre de
una decisión usando un gráfico de frecuencia o de frecuencia
acumulativa (esta información también se representa en un informe
estadístico).
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
51
Sugerencia de
política típica
En el árbol de decisión, PrecisionTree también ofrece un informe de
sugerencia de política, que permite conocer la opción seleccionada en
cada nodo. El informe, una versión mejorada del árbol, se dibuja
directamente en una hoja de cálculo con la ruta óptima destacada y
mostrando el valor esperado de cada nodo.
Además, PrecisionTree ofrece una tabla de decisión de sugerencia de
política, que identifica la opción óptima que se debe tomar en cada nodo
de decisión de la ruta óptima, así como información sobre la
probabilidad de llegada y ventajas de la opción correcta.
52
Un introducción rápida a PrecisionTree
Ejecución de un análisis de sensibilidad
Tal vez se pregunte cuánto afecta un valor del modelo al resultado de la
decisión. Por ejemplo, ¿cuánto cambia el valor esperado de un modelo si
se aumenta uno de los resultados finales? El análisis de sensibilidad
indica lo “sensible” que es el modelo a los cambios de ciertas variables
de entrada.
PrecisionTree realiza análisis de sensibilidad de una dirección (que
analizan una variable cada vez) y análisis de sensibilidad de dos
direcciones (que estudian el efecto que tiene sobre el resultado una
combinación de dos variables). Para ejecutar un análisis, seleccione el
comando Análisis de sensibilidad del menú de PrecisionTree.
PrecisionTree le pide el resultado de salida y las celdas que quiere
variar. Para obtener más información sobre cómo realizar un análisis de
sensibilidad, consulte la Introducción al Análisis de sensibilidad.
Resultados del análisis de sensibilidad
Los resultados del análisis de sensibilidad de PrecisionTree se presentan
de forma gráfica en gráficas de Excel. PrecisionTree crea gráficos
tornado, gráficos de araña, gráficos de región de estrategia y más. Cada
gráfico ayuda a determinar la importancia que una variable tiene en el
resultado de la decisión.
Típico gráfico de
sensibilidad de
una dirección
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
53
54
Configuración de un árbol de decisión
Esta sección de la Introducción a PrecisionTree proporciona una visión
más detallada del proceso de configuración de un árbol de decisión en
Excel usando PrecisionTree. Aprenderá a crear un árbol de decisión
definiendo nodos y ramas.
Para definir un modelo de árbol de decisión, se deben usar los
comandos del menú o de la barra de herramientas de PrecisionTree. Si
no se ha familiarizado con los árboles de decisión, lea primero la
Introducción al Análisis de decisión. En esta sección se presupone que
usted conoce los conceptos y técnicas básicos del análisis de decisión.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
55
Definición de la decisión
Para diseñar un árbol de decisión, debe definir los sucesos relacionados
con la decisión. A diferencia de los diagramas de influencia, los suceso
de un árbol de decisión progresan en orden cronológico.
Por ejemplo, veamos el ejemplo clásico de una prospección petrolífera:
La primera decisión consiste en la realización de pruebas geológicas en
el campo en cuestión. Luego, dependiendo de los resultados de la
prueba, la siguiente decisión consiste en la perforación en busca de
petróleo. El suceso final de azar es la cantidad de petróleo encontrado.
El árbol progresa de izquierda a derecha; es decir, la decisión de hacer la
prueba se toma siempre antes de la decisión de perforar.
56
Configuración de un árbol de decisión
Creación de un nuevo árbol
Para crear un árbol de decisión usando PrecisionTree, primero
seleccione el comando Nuevo árbol de decisión del menú Nuevo de
PrecisionTree o haga clic en el icono Crear nuevo árbol de decisión en
la barra de herramientas de PrecisionTree. En el ejemplo de la
perforación petrolífera, se crea un árbol de decisión acumulativo
estándar. PrecisionTree también permite crear árboles enlazados, en los
que los valores de rama están enlazados al modelo de la hoja de cálculo;
y árboles de fórmula, en los que el resultado final de cada ruta a través
del árbol se determina calculando una fórmula definida por el usuario.
El nombre del
árbol de decisión
Cuando se hace clic sobre el icono Crear nuevo árbol de decisión, se
crea una rama que representa la “raíz” o inicio del árbol en la ubicación
que se seleccione en la hoja de cálculo. Luego aparece el cuadro de
diálogo Configuraciones de modelo, que muestra el nombre de este
nuevo árbol junto con las configuraciones del árbol.
Llamemos a este árbol “Prospección petrolífera”. Cambie el nombre del
árbol a Prospección Petrolífera y haga clic en Aceptar.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
57
Creación de un nodo de decisión
Un nodo de decisión representa un suceso en el que la persona que
toma la decisión debe elegir una opción entre una serie de ellas. Para
crear un nuevo nodo de decisión, haga clic en el nodo de un solo final
(el triángulo azul) que apareció cuando creó el nuevo árbol. Haciendo
clic en el nodo podrá editar la definición del nodo, que en este caso es
cambiarlo de nodo final a nodo de decisión.
Cuadro de diálogo
Configuraciones
de nodo
Haciendo clic en el icono del nodo de decisión en el cuadro de diálogo
Configuraciones de nodo de árbol de decisión –el del cuadrado verde–
convierte el nodo final en un nodo de decisión. En el ejemplo de la
prospección petrolífera, el nodo de decisión con dos posibles resultados,
Probar y No probar, representa la decisión inicial.
En este ejemplo, el nombre del nodo de decisión es Decisión de probar.
Hay dos ramas (u opciones de decisión) que siguen al nodo. Después de
introducir el nombre del nodo y hacer clic en Aceptar, PrecisionTree
crea un nuevo nodo de decisión en la hoja de cálculo. Este nodo tiene
dos ramas que, de forma predeterminada, están etiquetadas con los
nombres Rama1 y Rama2.
Introducción de
nombres y
valores de ramas
58
Cada rama que sale de un nodo de decisión tiene una etiqueta y un
valor. En PrecisionTree, las etiquetas, valores y probabilidades de todos
los nodos y ramas de un árbol de decisión se introducen directamente
en la hoja de cálculo de Excel. En el nodo de decisión Decisión de probar,
las dos ramas se denominan Probar y No probar. Estas etiquetas se
pueden escribir directamente en la hoja de cálculo, reemplazando al
nombre predeterminado Nueva Rama, haciendo clic en el nombre de
cada rama. También se pueden introducir nombres en la pestaña Ramas
del cuadro de diálogo Configuraciones de nodo.
Configuración de un árbol de decisión
También es necesario un valor de rama para cada rama del nodo de
decisión. Como el costo de la prueba es de $55,000, el valor de la rama
Probar es -55000. Si no hacemos la prueba, el valor es 0 porque no hay
costo alguno asociado con esa opción. Estos valores se escriben
directamente en la hoja de cálculo, en la celda situada debajo del
nombre de la rama. Ahí es donde se encuentra el valor predeterminado
0 de la rama. También puede introducir los valores de cada rama en la
pestaña Ramas del cuadro de diálogo Configuraciones de nodo.
Como la decisión tiene dos resultados, salen dos ramas hacia la derecha
del nodo hasta un nodo final. Cada nodo final se representa con un
triángulo azul. Estos nodos finales muestran el valor y probabilidad de
la ruta a través del árbol que termina en el nodo final.
Decisión de
probar
Todos los nodos generan el valor esperado o equivalente de certeza del
nodo. Este valor se muestra en la celda que se encuentra debajo del
nombre del nodo. El método que se usa para calcular estos valores
depende de las configuraciones predeterminadas del modelo.
Cada rama de un nodo de decisión tiene un indicador de decisión de
VERDADERO o FALSO. Si la rama se selecciona como ruta óptima,
aparece el valor VERDADERO. Las ramas no seleccionadas muestran el
valor FALSO.
Nota: Una rama de nodo de decisión muestra VERDADERO cuando es
la rama seleccionada u opción de decisión con el valor de ruta óptimo.
Si hay más de una rama con un valor de ruta óptimo (es decir, las rutas
de dos ramas tienen el mismo valor esperado o utilidad), se seguirá la
rama situada en la posición superior con la etiqueta VERDADERO.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
59
Creación de un nodo de azar
Un nodo de azar representa un suceso con una serie de posibles
resultados sobre el que no tiene control la persona que toma la decisión.
Una vez tomada la decisión de hacer la prueba, se usa un nodo de zar
para definir los resultados de la prueba (una predicción de la cantidad
de petróleo presente). Este nodo debe extenderse hacia la derecha del
resultado de Probar, reemplazando el nodo de extremo existente.
Para reemplazar un nodo final por un nodo de azar, haga clic en el nodo
final que quiere reemplazar para que se abra el cuadro de diálogo
Configuraciones de nodo de árbol de decisión. Luego, haga clic en el
icono Azar bajo Tipo de nodo. El icono de nodo de azar es un círculo
rojo.
60
Configuración de un árbol de decisión
Introducción de
nombres, valores
y probabilidades
de rama de un
nodo de azar
Hay tres ramas (o posibles resultados) que salen del nodo. Cada rama
que sale de un nodo de decisión tiene una etiqueta y un valor. El nodo
aleatorio Probar tiene tres posibles resultados: Indica seco, Indica pequeño
o Indica grande. Usemos la pestaña Ramas del cuadro de diálogo
Configuraciones de Nodo de Árbol de Decisión para introducirlos.
También se pueden introducir etiquetas y probabilidades para un nodo
de azar directamente en la hoja de cálculo, como hicimos en el nodo de
decisión. Primero, haga clic en el botón Añadir para añadir una nueva
rama. Luego, debe establecer la probabilidad de que se produzca cada
resultado en 38%, 39% y 23% respectivamente.
Estos valores se introducen directamente en la pestaña Ramas. En este
caso, las probabilidades de las ramas suman el 100%. En la opción
Probabilidades de azar (de la pestaña Cálculo) del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo, puede elegir que PrecisionTree requiera
que las probabilidades de las ramas totalicen el 100% o normalice
automáticamente las probabilidades de las ramas.
Haga clic en Aceptar y en el nuevo nodo de azar para que aparezcan las
tres ramas en la hoja de cálculo.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
61
Ubicación de
valores y
etiquetas en un
árbol de decisión
Observe el diseño con el que PrecisionTree ha dibujado el árbol de
decisión. En la celda situada junto a cada nodo se encuentra el nombre
del nodo y su valor esperado. Puede ver los nombres, valores y
probabilidades de las ramas de cada nodo junto a las propias ramas.
Puede editar estos valores y etiquetas directamente en la hoja de cálculo
si decide cambiar la definición de una rama.
62
Configuración de un árbol de decisión
Terminación del árbol
Toda la decisión se puede definir usando el método descrito
anteriormente. En el ejemplo de la prospección petrolífera, cada
resultado va seguido de una decisión de perforar y la cantidad de
petróleo encontrado.
Terminación del
árbol de decisión
de Prospección
petrolífera
La pantalla anterior muestra el árbol de decisión de prospección
petrolífera completo. Al final de cada ruta del árbol de decisión se
encuentran los nodos finales. Los nodos finales generan el resultado
final y la probabilidad de cada ruta a través del árbol. En este ejemplo,
el resultado depende del costo de la prueba, el costo de la perforación y
la cantidad de petróleo hallado.
El libro de trabajo de ejemplo Prospecciones petrolíferas 1 - Modelo de
PrecisionTree básico.xlsx (o .xls) contiene el ejemplo de perforación
petrolífera que se describe en esta sección.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
63
64
Configuración de un diagrama de influencia
Esta sección de la Introducción a PrecisionTree proporciona una visión
más detallada del proceso de configuración de un diagrama de
influencia en Excel usando PrecisionTree. Aprenderá a crear un
diagrama de influencia definiendo nodos y arcos. Además, especificará
los valores y probabilidades de los posibles resultados representados
por los nodos del diagrama de influencia en tablas de una hoja de
cálculo. El diagrama de influencia que crearemos aquí tratará el
problema de prospección petrolífera que modelamos anteriormente en
este capítulo usando un árbol de decisión. El modelo completo se
incluye con PrecisionTree en el archivo de ejemplo Prospecciones
petrolíferas 7 - Diagrama de influencia.xlsx (o .xls).
Para definir un diagrama de influencia, se deben usar los comandos del
menú o de la barra de herramientas de PrecisionTree. En esta sección se
presupone que usted conoce los conceptos y técnicas básicos del análisis
de decisión. Si no se ha familiarizado con los diagramas de influencia,
lea primero la Introducción al Análisis de decisión.
Creación de un nuevo diagrama de influencia
Se crea un nuevo diagrama de influencia cuando se selecciona el
comando Nodo de diagrama de influencia del menú Nuevo o se hace
clic en el icono Crear nuevo nodo de diagrama de influencia y no hay
ningún diagrama de influencia en la hoja de cálculo actual. En este
momento, debe seleccionar dónde quiere que aparezca el nuevo nodo
en la hoja de cálculo. La configuración predeterminada es que usted
selecciona la celda en la que quiere colocar el nodo del resultado final, o
último resultado del modelo, si bien se puede cambiar el tipo de nodo
haciendo clic sobre el mismo. El nombre del diagrama –el
predeterminado es Nuevo diagrama- se muestra en la parte superior
izquierda de la hoja de cálculo actual. Aparecerá el cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo, que le permitirá poner nombre al modelo e
introducir sus configuraciones.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
65
El cuadro de
diálogo
Configuraciones
de modelo del
diagrama de
influencia
Las configuraciones que aparecen controlan la forma en que
PrecisionTree calcula los resultados del diagrama de influencia,
especificando la ruta a seguir a través del diagrama, si se aplica una
función de utilidad a los cálculos del modelo y otras opciones. Por
ahora, cambiaremos el nombre del diagrama del predeterminado Nuevo
diagrama a Modelo de Prospección Petrolífera.
Tipos de nodos del diagrama de influencia
Los tipos de nodos disponibles en un diagrama de influencia son:
•
Los Nodos de azar (indicados con círculos rojos) representan los
sucesos sobre los que la persona que toma la decisión no tiene
ningún control, con una serie de posibles resultados inciertos.
•
Los Nodos de decisión (indicados con cuadrados verdes) ofrecen
una serie de posibles opciones a la persona que toma la decisión.
•
Los Nodos de cálculo (indicados con rectángulos azules
redondeados) toman los resultados de los nodos anteriores y los
combinan usando cálculos para generar nuevos valores. No hay
opciones ni incertidumbre asociadas con los nodos de cálculo.
•
Los Nodos de resultado final (indicados con un rombo azul)
calculan el resultado final del modelo. Sólo puede haber un nodo de
resultado final en cada diagrama de influencia.
El cuadro de diálogo Configuraciones de nodo de influencia también
permite acceder a la tabla de valores de un nodo. En la tabla de valores
se introducen las probabilidades y valores de los posibles resultados del
nodo.
En nuestro nuevo diagrama de influencia dejaremos el primer nodo
como nodo de resultado final con el nombre predeterminado Resultado
final.
66
Configuración de un diagrama de influencia
Introducción de un nodo de azar
El siguiente nodo del diagrama de influencia de prospección petrolífera
es un nodo de azar denominado Cantidad de petróleo. Este nodo influye,
directa o indirectamente, en muchos otros nodos del modelo. Para
configurar este nodo, haga clic en el icono Crear nuevo nodo de
diagrama de influencia y haga clic en la celda donde quiere colocar el
nodo. En el cuadro de diálogo Configuraciones de nodo de influencia,
cambie primero el nombre a Cantidad de petróleo.
Hay tres posibles resultados de Cantidad de petróleo: Pozo grande, Pozo
pequeño y Pozo seco. Estos se especifican en la pestaña Resultados.
Haciendo clic en el botón Añadir se puede añadir un tercer resultado a
los predeterminados Resultado 1 y Resultado 2.
Luego, introduzca el nombre de cada resultado en la tabla y haga clic en
Aceptar.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
67
Cómo añadir otros nodos al diagrama de influencia
Ahora vamos a añadir al diagrama los nodos restantes y los nombres de
sus posibles resultados. Haciendo clic en el icono Crear Nuevo Nodo de
diagrama de influencia y en la celda donde quiere colocar cada nodo,
añada:
•
Un nodo de decisión, Decisión de perforar, con dos opciones,
Perforar y No perforar.
•
Un nodo de decisión, Decisión de probar, con dos opciones,
Probar y No probar.
•
Un nodo de azar, Resultados de la prueba con tres posibles
resultados, Pozo grande, Pozo pequeño y Pozo seco.
Diagrama de
influencia sólo
con nodos
Arriba se muestra el diagrama de influencia de prospección petrolífera
con todos los nodos introducidos. El siguiente paso para crear el modelo
de decisión es conectar los nodos con arcos que indiquen la relación
entre los elementos del modelo.
68
Configuración de un diagrama de influencia
Introducción de arcos de influencia
Un diagrama de influencia tiene arcos entre sus nodos para indicar
relaciones entre decisiones, sucesos de azar, nodos de cálculo y
resultados finales. Los arcos pueden indicar, por ejemplo, que un
resultado que se produce en un nodo influye en los valores y
probabilidades de otro nodo.
En este diagrama, el nodo de azar Cantidad de petróleo influye en otros
dos nodos: Resultados de la prueba y Resultado final. Los valores de
Resultado final y Resultados de la prueba (y las probabilidades de
Resultados de la prueba) son influidos por el resultado que se produce en
Cantidad de petróleo; es decir, en Resultado final y Resultados de la prueba se
especifica un valor por cada resultado posible de Cantidad de petróleo –
Pozo grande, Pozo pequeño y Pozo seco. Esta influencia se muestra en el
diagrama dibujando arcos desde el nodo Cantidad de petróleo hasta los
nodos Resultado final y Resultados de la prueba. Los arcos se dibujan
haciendo clic en el icono Crear nuevo arco de diagrama de influencia y
dibujando una línea desde el nodo Cantidad de petróleo hasta cada uno de
los otros dos nodos.
Cada vez que se dibuja un arco, aparece el cuadro de diálogo
Configuraciones de arco de influencia, que permite introducir el tipo de
influencia que describe el arco.
El cuadro de
diálogo
Configuraciones
de arco de
influencia
Tipos de
influencia entre
nodos
Algunos arcos de influencia especifican una influencia de valor, como se
describe en este caso entre Cantidad de petróleo y Resultado final. Otros
arcos sólo afectan a cuestiones de tiempo, cuando un suceso debe
producirse antes que otro; o de estructura, cuando el resultado de un
suceso afecta a los resultados que se producen en otros sucesos (o a si el
suceso se produce en absoluto). Un arco puede especificar múltiples
tipos de influencia; por ejemplo, un arco de Decisión de probar hasta
Resultado fina describe no sólo una influencia de valor, sino también una
influencia de sincronización, ya que la Decisión de probar se toma antes
de realizarse el cálculo del Resultado final.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
69
Las influencias de tiempo y estructura son importantes cuando el
diagrama de influencia se convierte en un árbol de decisión. Especifican
qué sucesos preceden a otros en el árbol de decisión convertido
(influencias de tiempo) y qué nodos se "saltan" y qué ramas se "cortan"
cuando se producen ciertos sucesos. Esto permite crear lo que se conoce
como un árbol "asimétrico". El árbol de decisión que representa el
problema de Prospección Petrolífera es un árbol asimétrico ya que
algunas rutas (como las de No probar – No perforar) tienen menos nodos y
ramas que otras rutas (como Probar – Indica pequeño - Perforar – Pozo
grande).
Cómo añadir
arcos entre todos
los nodos
Para definir todas las relaciones en el modelo Prospección Petrolífera, se
deben añadir al modelo los siguientes arcos de influencia con tipos de
influencia específicos:
1) Un arco de Cantidad de petróleo a Resultados de la prueba; el tipo
de influencia es valor solamente, ya que la cantidad de petróleo
influye en los resultados de la prueba, pero la cantidad de
petróleo no se conoce hasta después de obtener los resultados
de la prueba.
2) Un arco de Cantidad de petróleo a Resultado final; el tipo de
influencia es valor y tiempo ya que la cantidad de petróleo
influye en el cálculo del resultado final.
3) Un arco de Decisión de probar a Resultado final; el tipo de
influencia es valor y tiempo ya que el costo de la prueba influye
en el cálculo del resultado final.
4) Un arco de resultados de la prueba a Decisión de perforar; el tipo de
influencia es tiempo solamente, ya que el resultado de
Resultados de la prueba se conoce antes que la decisión de
perforar.
5) Un arco de Decisión de perforar a Cantidad de petróleo; el tipo de
influencia es estructura solamente, ya que la cantidad de
petróleo no se conoce antes que la decisión de perforar; sin
embargo, si se toma la decisión de no perforar, el nodo Cantidad
de petróleo se salta; es decir, nunca sabrá la cantidad de petróleo
si no perfora.
6) Un arco de Decisión de probar a Resultados de la prueba; el tipo de
influencia es tiempo y estructura, ya que la decisión de probar
se produce antes de conocer los Resultados de la prueba; sin
embargo, la decisión de probar no tiene efecto sobre el resultado
de Resultados de la prueba excepto en que el nodo resultados de la
prueba se salta si no hace la prueba; es decir, nunca conocerá los
Resultados de la prueba sin hacer la prueba.
70
Configuración de un diagrama de influencia
7) Un arco de Decisión de perforar a Resultado final; el tipo de
influencia es valor y tiempo ya que el costo de perforar influye
en el cálculo del resultado final y precede cronológicamente al
cálculo.
Introducción de
influencias de
estructura
Cuando se introduce cada arco, se selecciona el tipo de influencia
apropiado en el cuadro de diálogo Configuraciones de arco de
influencia. Si desea una influencia de estructura, es necesario especificar
cómo afectará el nodo predecesor a la estructura de los resultados del
nodo sucesor. Cuando seleccione la influencia de estructura en el
cuadro de diálogo Configuraciones de arco de influencia, podrá
describir el tipo de estructura en la Tabla de influencia estructural.
Cada uno de los resultados del nodo predecesor (en este caso, los
resultados de Decisión de perforar) pueden tener una influencia
estructural sobre los resultados del nodo sucesor (Cantidad de petróleo).
De forma predeterminada, la influencia de estructura es simétrica; es
decir, cada resultado del nodo sucesor es posible en todos los resultados
del nodo predecesor. Sin embargo, en el caso del arco de Decisión de
perforar a Cantidad de petróleo, el nodo Cantidad de petróleo se salta cuando
no se realiza la perforación. Para especificarlo así, se establece Saltar
nodo en el tipo de influencia de estructura del resultado No perforar del
nodo Decisión de perforar.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
71
Estructura
completa del
diagrama de
influencia
Cuando haya introducido los tipos apropiados de influencia para cada
arco del diagrama, la estructura del modelo se habrá completado. Ahora
sólo queda introducir los valores de los resultados de cada nodo.
72
Configuración de un diagrama de influencia
Introducción de valores de nodo de influencia
Haciendo clic con el botón derecho del ratón sobre un nodo y
seleccionando el comando Tabla de valores de influencia aparece la
tabla de valores del nodo del diagrama de influencia. La tabla de valores
se usa para introducir los valores de los posibles resultados del nodo (y,
en el caso de los nodos de azar, las probabilidades de esos resultados).
Se introduce el valor de cada posible combinación de resultados de los
nodos predecesores, o de influencia.
La tabla de valores es una hoja de cálculo estándar de Excel que muestra
valores de nodos de influencia. En la tabla de valores, los valores y
probabilidades se introducen en las columnas blancas. En la tabla de
arriba se muestran los posibles valores de Cantidad de petróleo y las
probabilidades de que ocurran.
El nodo de azar Cantidad de petróleo influye sobre las probabilidades del
nodo de azar Resultados de la prueba. Hay tres posibles resultados de
Resultados de la prueba – Indica seco, Indica pequeño e Indica grande. (No
hay valores asociados con estos resultados, sólo probabilidades). En
cada posible resultado de Cantidad de petróleo, se introduce una
probabilidad diferente para cada Resultado de prueba.
Tabla de valores
de Resultados de
la prueba
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
73
Revisión
bayesiana
Introducción de
valores en los
nodos restantes
En un diagrama de influencia, la información de probabilidad de
Resultados de la prueba se introdujo en cada uno de los posibles
resultados de Cantidad de petróleo. Sin embargo, estos sucesos se
producen en secuencias cronológicamente opuestas; es decir, se
obtienen los Resultados de la prueba antes de determinar la Cantidad de
petróleo. En el árbol de decisión convertido, el orden de estos nodos se
“invierte” y se calculan las probabilidades revisadas usando un proceso
conocido como Revisión bayesiana. Esto se produce automáticamente
cuando PrecisionTree calcula los resultados de un diagrama de
influencia o convierte el diagrama de influencia a un árbol de decisión
equivalente.
Para completar el diagrama de influencia Prospección Petrolífera, es
necesario completar las tablas de valores de los nodos restantes del
diagrama de influencia. Las siguientes tablas muestran los valores de
cada nodo.
Valores de
Decisión de
probar
Valores de
Decisión de
perforar
74
Configuración de un diagrama de influencia
Valores del nodo
de Resultado final
En los nodos de resultado final, se pueden usar fórmulas para combinar
valores de nodos de influencia y calcular valores de nodos. Estas
fórmulas son fórmulas estándar de Excel y pueden hacer referencia a
valores de resultados de la tabla de valores u otras celdas de una hoja de
cálculo abierta.
Cuando se introduce la fórmula del nodo Resultado final, se introduce
una fórmula en la celda Valor que suma las celdas Cantidad de petróleo,
Decisión de probar y Decisión de perforar. En la tabla valores de arriba, la
primera celda suma los valores de los resultados de Seco, Perforar y
Probar (celdas D4, E4 y F4 de la tabla de valores en la que se encuentran
las etiquetas Seco, Perforar y Probar; consulte el Cuadro de Nombre de la
barra de herramientas de Excel para obtener información sobre
referencias de celdas en la tabla Valores). Al introducir una referencia de
una fórmula en una celda en la que se encuentra el nombre de un
resultado, le indica a PrecisionTree que use los valores del resultado
indicado cuando genere el valor Resultado final. Esta fórmula se puede
copiar luego en las otras celdas de valores, como en otras fórmulas de
Excel. Todas las referencias de celda se actualizan automáticamente en
Excel.
Datos
estadísticos
del modelo
Cuando haya introducido todos los valores y probabilidades de los
nodos en el diagrama de influencia, podrá ver el valor esperado del
modelo, así como el mínimo, máximo y desviación estándar de los
resultados, en la parte superior izquierda de la hoja de cálculo. Estos
valores se calculan en “tiempo real”, como sucede con otros resultados
de la hoja de cálculo. Cambie un valor o probabilidad en el diagrama y
verá inmediatamente el impacto sobre los resultados del modelo.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
75
76
Análisis de un modelo de decisión
Introducción
PrecisionTree ofrece dos métodos para analizar árboles de decisión y
diagramas de influencia: análisis de decisión y análisis de sensibilidad.
El análisis de decisión determina la ruta óptima a través del modelo,
indicando qué decisiones son las mejores dependiendo resultados de
azar específicos. El análisis de sensibilidad mide el efecto de los cambios
de cada variable de entrada sobre el modelo. Consulte las secciones
Introducción al análisis de decisión y Introducción al análisis de
sensibilidad para obtener más información.
Resultados en
tiempo real del
modelo de
decisión
El análisis de decisión es un complemento de los datos estadísticos
normales del modelo de decisión, que se proporcionan en tiempo real
cuando se introducen o editan valores en el árbol de decisión o en el
diagrama de influencia. Estos datos estadísticos, que incluyen el valor
esperado del modelo junto con el mínimo, el máximo y la desviación
estándar de los posibles resultados, están disponibles en la función
Análisis de decisión – Perfil de riesgo de un árbol de decisión, o en la
parte superior izquierda de la hoja de cálculo que contiene el diagrama
de influencia.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
77
Generación de un perfil de riesgo
Para ejecutar un perfil de riesgo, use el comando Perfil de riesgo del
menú Análisis de decisión del menú de PrecisionTree, o haga clic en el
icono Análisis de decisión de la barra de herramientas de
PrecisionTree. Aparecerá un cuadro de diálogo que le permitirá
seleccionar el árbol de decisión o diagrama de influencia que quiere
analizar. Si quiere analizar una pequeña parte del árbol de decisión (un
sub-árbol), seleccione un nodo que no sea el nodo de inicio en el cuadro
de diálogo.
Si el modelo comienza con un nodo de decisión, PrecisionTree ofrece
una opción de múltiples decisiones. Además de analizar la decisión
óptima, PrecisionTree puede analizar una de cada dos elecciones para
hacer una comparación.
Durante el análisis, PrecisionTree determina todos los posibles valores
de la ruta y la probabilidad asociada con cada uno. Estos resultados se
usan para crear una función de distribución que se denomina perfil de
riesgo.
Estos resultados se pueden mostrar en un informe de resumen
estadístico, que incluye el perfil de riesgo y datos estadísticos relevantes
de cada decisión inicial. El informe se puede generar en un nuevo libro
de trabajo o en el libro de trabajo en el que se encuentra el modelo.
Resumen
estadístico del
perfil de riesgo
En este ejemplo se analizaron las dos opciones de la Decisión de probar
inicial del modelo: Probar y No probar. El valor esperado del árbol es
545,000 cuando la decisión inicial es Probar. Cuando la decisión inicial es
No probar, el valor esperado se reduce a 530,000. Por lo tanto, basándose
sólo en el valor esperado, la prueba parece ser la decisión óptima.
78
Análisis de un modelo de decisión
Gráfica de
probabilidad del
perfil de riesgo
La gráfica de probabilidad del perfil de riesgo muestra la información
de cada posible resultado como una distribución de densidad discreta.
Cada línea del gráfico muestra la probabilidad de que el resultado sea
igual a un cierto valor. El gráfico se genera en una nueva gráfica de un
nuevo libro de trabajo en una hoja denominada Gráfica de probabilidad.
En el Gráfica de probabilidad de arriba, se muestran cuatro posibles
resultados para la decisión de Probar y tres posibles resultados para la
decisión de No probar y se muestra la probabilidad de cada uno.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
79
Gráfica
acumulativa de
perfil de riesgo
La gráfica acumulativa de perfil de riesgo es una distribución
acumulativa que muestra la probabilidad de un resultado menor o igual
a un valor cierto. Como en la gráfica de probabilidad, la gráfica
acumulativa del perfil de riesgo se genera en una nueva gráfica de un
nuevo libro de trabajo, en una hoja denominada Gráfica acumulativa. La
gráfica acumulativa de arriba demuestra que la probabilidad de un
resultado de cero es de 60% cuando se hace la prueba. Sin embargo, la
probabilidad de un resultado de -10,000 se reduce a un 20% cuando se
hace la prueba.
80
Análisis de un modelo de decisión
Informe de sugerencia de política
Cuando se selecciona el comando Sugerencia de política del menú
Análisis de decisión, PrecisionTree encuentra la ruta óptima para
construir un informe de sugerencia de política. El informe de sugerencia
de política es una versión reducida del árbol de decisión que muestra
sólo las decisiones óptimas del modelo.
En este ejemplo, PrecisionTree sugiere tomar la decisión de Probar.
Luego, dependiendo de los resultados de la prueba, PrecisionTree
sugiere perforar en algunos casos (“Indica pequeño” e “Indica grande”) y
no perforar en otros (“Indica seco”). Si seguimos estas sugerencias, hay
un 21% de probabilidad de que el pozo sea “Seco” cuando los resultados
de la prueba son “Indica grande”, y de un 38% cuando los resultados de
la prueba son “Indica pequeño”.
También se ofrece la tabla de decisión de sugerencia de política. Esta
tabla identifica la opción óptima que se debe tomar en cada nodo de
decisión de la ruta óptima, e indica la probabilidad de llegada y ventajas
de la opción correcta.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
81
Ejecución de un análisis de sensibilidad de una
dirección
Para ejecutar un análisis de sensibilidad de una dirección, use el
comando Análisis de sensibilidad del menú de PrecisionTree o haga
clic en el icono Análisis de sensibilidad de la barra de herramientas de
PrecisionTree. Aparecerá el cuadro de diálogo Análisis de sensibilidad,
solicitando información sobre las celdas que quiere incluir en el análisis
de sensibilidad.
Para estudiar los efectos de una variable de entrada en un modelo
entero, seleccione el valor predeterminado Modelo Entero como Salida
en Nodo de inicio en el cuadro de diálogo Análisis de sensibilidad. Para
estudiar los efectos sobre una pequeña parte de un árbol de decisión (un
sub-árbol), elija el nodo deseado del sub-árbol en la lista desplegable
como Nodo de inicio para la Salida.
Cómo añadir
variables de
entrada
82
Entradas son las celdas que cambiarán durante el análisis de
sensibilidad. Para definir Entradas para el análisis de sensibilidad, haga
clic en el botón Añadir y luego seleccione las celdas deseadas del
modelo.
Análisis de un modelo de decisión
Definición de
entradas de
sensibilidad
El cuadro de diálogo Definición de entrada de sensibilidad permite
introducir o editar la cantidad de cambio que desea aplicar a las
entradas.
Puede seleccionar el Método de variación, como puede ser +/porcentaje de cambio del valor de base, el número de Pasos o valores
del rango a probar, y las cantidades reales de cambio a aplicar. Durante
un análisis de sensibilidad, el rango mínimo-máximo introducido se
divide entre el número de Pasos introducidos, y se calcula el valor de
Entrada para cada paso.
Ejecución de un
análisis de
sensibilidad
Durante un análisis de sensibilidad, PrecisionTree modifica los valores
de las entradas de sensibilidad que especificó (Entradas) y registra los
cambios en el valor esperado de la Salida. En el caso de los análisis de
sensibilidad de una ruta, sólo se cambia una entrada cada vez. Los
informes que genera este análisis incluyen gráficos de sensibilidad de
una dirección, gráficos tornado y gráficos araña. Los resultados de los
análisis de una dirección se pueden comparar en los mismos gráficos
tornado y gráficos araña.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
83
Un gráfico de sensibilidad de una dirección muestra el cambio del valor
esperado del resultado cuando se cambia la variable de entrada. Este
gráfico, así como otros gráficos que se describen en esta sección, se
genera en una nueva hoja de trabajo en la ubicación especificada en la
sección Informes del cuadro de diálogo Configuraciones de aplicación,
al que se accede con el comando Configuraciones de aplicación del
menú Utilidades.
Gráficos de
sensibilidad de
una dirección
En el ejemplo de arriba, se varió el costo de perforar. Según el gráfico de
sensibilidad de una dirección, el valor esperado cae significativamente
con el aumento de los costos de perforación.
84
Análisis de un modelo de decisión
Gráfico de
tornado
El gráfico tornado muestra los cambios del valor esperado de la Salida
por cada variable de entrada. Por cada Entrada del análisis de
sensibilidad de una dirección, se añade una nueva barra al gráfico.
En este gráfico de tornado, los costos de Perforar y de resultado final
Grande se variaron un 25%. Según PrecisionTree, el valor esperado del
modelo es más sensible a los cambios de un resultado final Grande (la
barra más grande).
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
85
Gráficos de araña
Un gráfico de araña muestra el porcentaje de cambio del valor esperado
de la Salida con el cambio de cada Entrada en cada análisis. Por cada
Entrada que se incluye en el análisis de sensibilidad, se añade una
nueva línea al gráfico.
En el gráfico de araña de arriba, se variaron los costos de Perforar y de
resultado final Grande. Según PrecisionTree, el resultado final Grande
es el que tiene mayor impacto sobre el valor del modelo a través del
rango de valores cambiantes.
86
Análisis de un modelo de decisión
Ejecución de un análisis de sensibilidad de dos
direcciones
Para ejecutar un análisis de sensibilidad de dos direcciones, use el
comando Análisis de sensibilidad del menú de PrecisionTree o haga clic
en el icono Análisis de sensibilidad de la barra de herramientas de
PrecisionTree. Aparecerá el cuadro de diálogo Análisis de sensibilidad,
solicitando información sobre las celdas que quiere incluir en el análisis
de sensibilidad. En los análisis de sensibilidad de dos direcciones,
configure el Tipo de análisis en Sensibilidad dos direcciones.
En el caso de los análisis de sensibilidad de dos direcciones, se cambian
dos variables al mismo tiempo. Los informes que genera este análisis
incluyen gráficos de sensibilidad de dos direcciones y gráficos de región
de estrategia. Durante el análisis, PrecisionTree encuentra el valor de la
Salida con cada posible combinación de valores de las Entradas. Luego,
PrecisionTree muestra los resultados en un gráfico 3D, con los valores
de las Entradas en los ejes X e Y y los valores de la Salida en el eje Z.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
87
Gráficos de región de estrategia
Los gráficos de región de estrategia muestran regiones donde diferentes
decisiones son óptimas dependiendo de los cambios en dos variables de
entrada seleccionadas. El valor de la primera variable de entrada se
dibuja en el eje X y el valor de la segunda variable se dibuja en el eje Y.
Los diferentes símbolos del gráfico indican la decisión óptima en
diferentes combinaciones de valores de las dos variables; en este caso, el
valor del Costo de perforar y el valor de resultado final Grande.
Este gráfico de región de estrategia muestra la decisión óptima de las
posibles combinaciones de los valores Costo de perforar y Resultado
final Grande. Cuando el Costo de perforar y el Resultado final Grande
se aproximan a sus valores mínimos, la decisión de No probar es la
óptima.
88
Análisis de un modelo de decisión
Funciones avanzadas
PrecisionTree ofrece muchas funciones avanzadas que pueden mejorar
en gran medida los modelos de decisión. Esta sección ofrece un resumen
de muchas de estas funciones. Para obtener información adicional sobre
el uso de las funciones que aquí se describen, consulte el el Capítulo 4:
Referencia de comandos de PrecisionTree.
Métodos
alternativos de
cálculo
El método de cálculo predeterminado de los árboles de decisión es el
método acumulativo, en el que los valores de cada rama de una ruta a
través del árbol simplemente se suman para obtener el valor del
resultado final del nodo final de la ruta. También hay otros métodos de
cálculo:
Los árboles enlazados permiten enlazar los valores de las ramas del
árbol de decisión a celdas de un modelo de Excel externo al árbol. Al
enlazar los valores, los resultados finales de los nodos finales se pueden
calcular mediante un modelo detallado en una hoja de cálculo. En un
árbol enlazado, cada nodo se puede enlazar a una referencia de celda o
nombre de rango de Excel. Cuando se recalcula un árbol enlazado, los
valores de rama de cada ruta del árbol se sustituyen en las celdas
designadas del modelo de Excel y se calcula el resultado final. Los
resultados finales de los nodos finales se toman de las celdas
especificadas como ubicación del valor de resultado. Consulte el
ejemplo Árbol enlazado simple.xlsx (o .xls) para obtener información
adicional sobre el trabajo con árboles enlazados.
Los árboles de fórmula de resultado final permiten calcular los valores
de resultado final de los nodos finales usando una fórmula. Esta
fórmula puede hacer referencia a los valores y probabilidades de las
ramas de la ruta cuyo resultado final se va a calcular. Consulte el
ejemplo Prospecciones petrolíferas 4 - Método de fórmula de resultado
final.xlsx (o .xls) para obtener información adicional sobre el trabajo con
árboles de fórmula.
Los árboles con macro VBA permiten calcular un árbol de decisión
usando un macro VBA. Consulte el ejemplo Prospecciones petrolíferas 5
- Método de macro de VBA.xlsm (o .xls) para ver un ejemplo simple de
este método.
Definición de
valores,
probabilidades y
lógica de ramas
en las celdas
Los valores y probabilidades de rama introducidos en la hoja de cálculo
(en las celdas situadas encima y debajo de una rama) se pueden definir
introduciendo un valor directamente en la celda o introduciendo
cualquier fórmula válida de Excel. En las probabilidades de rama, los
valores introducidos se pueden normalizar de forma que la suma de
todas las probabilidades de rama de un nodo sean igual a uno.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
89
Nodos lógicos
Los nodos lógicos son un tipo especial de nodos en los que la rama
óptima no se selecciona siguiendo las configuraciones de PrecisionTree
para la selección de rutas. En su lugar, las decisiones se toman según las
condiciones definidas por el usuario. El nombre del nodo indica que las
condiciones preestablecidas por el usuario normalmente se escriben en
lenguaje lógico (utilizando expresiones como “menor que”, “igual a”,
etc.). Hay una secuencia lógica (en PrecisionTree se denomina “lógica de
rama”) asociada a cada rama que sale del nodo. Esta secuencia es
simplemente una fórmula estándar de Excel que genera un valor de
VERDADERO o FALSO en la hoja de cálculo. Un nodo lógico se
representa con un cuadrado morado. Los nodos lógicos actúan como
nodos de decisión, pero seleccionan la rama cuya fórmula lógica calcula
como VERDADERO la decisión lógica (óptima).
Decisión definida
por un nodo
lógico
El ejemplo de Nodos lógicos.xlsx (o .xls) es la decisión básica de
presentar una propuesta. Si la presenta (costo $8000), luego averigua
cuántas horas de mano de obra necesita. Siguiendo la política de la
compañía, usted selecciona al contratista A si no son necesarias más de
1500 horas de mano de obra, o al contratista B en caso contrario. (Quizás
el contratista B tiene más capacidad). Esto se realiza mediante nodos
lógicos.
90
Funciones avanzadas
Las fórmulas del nodo lógico superior son =D6<=$C$2 para el
contratista A, y =D6>$C$2 para el contratista B. PrecisionTree selecciona
la primera opción como la ruta óptima siempre que las horas de mano
de obra necesarias sean menos de 1500, y la segunda opción en los
demás casos.
Si dos o más ramas del nodo lógico generan un valor VERDADERO,
todas las ramas con valor VERDADERO son óptimas y la probabilidad
de que ocurran es la misma. El nodo lógico genera el promedio del valor
de cada ruta con valor VERDADERO. Si todas las ramas generan un
valor FALSO, se trata de un error de modelación, y el nodo lógico
genera un valor #VALOR.
Uso de funciones
de distribución
como valores de
rama
Las funciones de distribución de @RISK permiten introducir un rango
de posibles valores como valores y probabilidades de un árbol de
decisión y de los modelos de hoja de cálculo relacionados. En cualquier
lugar donde se usen valores en el modelo, se pueden sustituir por
funciones de distribución. Durante un análisis de decisión estándar,
estas funciones generan sus valores esperados. Estos son los valores que
se usarán para calcular los todos resultados del análisis de decisión.
Cuando se lleva a cabo una simulación con @RISK, se recogen muestras
de cada distribución en cada iteración de la simulación. Los valores del
nodo del árbol de decisión se recalcula de nuevo utilizando las nuevas
muestras y los resultados se registran en @RISK. Luego, @RISK
mostrará un rango de posibles valores para los nodos seleccionados
como salidas de la simulación.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
91
Nodos de
referencia
Los nodos de referencia se pueden usar para hacer referencia a un árbol
o sub-árbol diferente al árbol actual. El árbol de referencia puede estar
en la misma hoja de cálculo o en una hoja de cálculo diferente del
mismo libro de trabajo. Puede utilizar nodos de referencia para
simplificar un árbol, para hacer referencia a un mismo sub-árbol varias
veces en un mismo árbol, o cuando un árbol es demasiado grande como
para que quepa en una sola hoja de cálculo. Los nodos de referencia se
representan con rombos grises.
En este ejemplo, se hace referencia al sub-árbol Petróleo Encontrado
(que sigue la ruta Probar\Indica seco\Perforar) al final de la ruta
Probar\Indica pequeño\Perforar. La línea discontinua que se muestra
indica el enlace con el nodo de referencia.
92
Funciones avanzadas
Colapsar,
Expandir y
Reducir árboles
Como los árboles de decisión pueden crecer al añadirles más nodos y
opciones de decisión, es importante poder colapsar secciones de los
árboles para destacar las áreas importantes. Cualquier nodo de
PrecisionTree se puede colapsar, ocultando todos los nodos y ramas
sucesivos. Las secciones colapsadas se siguen calculando como las
partes visibles del árbol: simplemente están ocultas a la vista.
Para colapsar una sección de un árbol, haga clic con el botón derecho
del ratón sobre el nodo deseado y seleccione Colapsar ramas
subordinadas. Haga clic en el pequeño símbolo + situado junto el nodo
colapsado para expandir a tamaño normal el nodo y todos sus nodos y
ramas subordinados.
Ramas forzadas
Se puede especificar que una rama determinada deba ser elegida en un
nodo de decisión o de azar determinado, independientemente de lo que
PrecisionTree decida que es la ruta óptima a través del nodo. Use la
opción Forzar cuando tome una decisión determinada (y no
necesariamente la óptima) o cuando se produzca un resultado específico
en un nodo de azar determinado.
Capítulo 3: Introducción a PrecisionTree
93
94
Capítulo 4: Referencia de
comandos de PrecisionTree
Introducción ......................................................................................97
Cómo se organizan las descripciones de la barra de herramientas97
Cómo se organizan las descripciones de los comandos ................. 97
Iconos de la barra de herramientas de PrecisionTree ..................99
La cinta de PrecisionTree en Excel 2007 ............................................ 99
La barra de herramientas de PrecisionTree en Excel 2003 ........... 101
Menú de PrecisionTree ..................................................................103
El menú Nuevo ................................................................................105
El comando Árbol de decisión .......................................................... 105
El comando Nodo de diagrama de influencia ................................ 106
El comando Arco de diagrama de influencia ................................. 107
El menú Editar .................................................................................109
El comando Configuraciones de modelo ........................................ 110
La pestaña General – comando Configuraciones de modelo ...... 111
La pestaña Cálculo – comando Configuraciones de modelo ....... 112
La pestaña Formato – comando Configuraciones de modelo...... 117
La pestaña Función de utilidad – comando Configuraciones de
modelo ............................................................................................... 119
La pestaña de @RISK – comando Configuraciones de modelo .. 122
El comando Configuraciones de nodo de árbol de decisión ....... 125
La pestaña Nodo – comando Configuraciones de nodo de árbol de
decisión .............................................................................................. 126
La pestaña Ramas – comando Configuraciones de nodo de árbol de
decisión .............................................................................................. 131
El comando Configuraciones de nodo de influencia .................... 134
La pestaña Nodo – comando Configuraciones de nodo de influencia
............................................................................................................. 135
La pestaña Resultados – comando Configuraciones de nodo de
influencia .......................................................................................... 136
El comando Configuraciones de arco de influencia ..................... 137
El Comando Tabla de valores de influencia .................................. 140
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
95
El menú contextual de un nodo de árbol de decisión ................ 143
El comando Añadir rama ................................................................... 144
Los comandos Colapsar/ Expandir ramas subordinadas.............. 144
El comando Insertar nodo .................................................................. 144
Los comandos Copiar/Pegar/Eliminar sub-árbol ........................... 144
El comando Copiar imagen en el portapapeles ............................. 145
El menú contextual de una rama de árbol de decisión .............. 147
El comando Cambiar nombre............................................................ 147
Los comandos Mover hacia arriba / Mover hacia abajo ............... 147
Los comandos Forzar y Des-forzar rama ......................................... 148
El comando Forzar ruta....................................................................... 148
El comando Forzar todas las decisiones .......................................... 148
El comando Borrar todo lo forzado .................................................. 148
Los menús contextuales del diagrama de influencia ................. 149
El comando Convertir a árbol de decisión ...................................... 150
El menú Análisis de decisión ........................................................ 151
El comando Perfil de riesgo ............................................................... 151
El comando Sugerencia de política .................................................. 156
El comando Análisis de sensibilidad ........................................... 159
El cuadro de diálogo Definición de entrada de sensibilidad ...... 163
Resultados de un análisis de sensibilidad de una dirección....... 165
Resultados de un análisis de sensibilidad de dos direcciones ... 169
El comando Revisión bayesiana .................................................. 171
El comando Agregar árbol ............................................................ 173
El comando Buscar ........................................................................ 175
El comando Errores de modelo .................................................... 177
El comando Actualizar Enlaces del modelo ................................ 179
El menú Utilidades ......................................................................... 181
El comando Configuraciones de aplicación ................................... 181
El menú Ayuda ............................................................................... 183
El comando Ayuda de PrecisionTree ............................................... 183
El comando Manual electrónico ....................................................... 183
El comando Hojas de cálculo de ejemplo ....................................... 183
El comando Activación de licencia................................................... 183
El comando Acerca de ......................................................................... 183
96
Introducción
Cuando el programa auxiliar PrecisionTree se carga se crea una cinta en
Excel 2007. Aademás, PrecisionTree crea un menú “contextual” que
aparece cuando se hace clic con el botón derecho del ratón sobre objetos
de PrecisionTree del modelo, como pueden ser nodos o ramas.
Esta capítulo explica con detalle los comandos tal y como aparecen en
estos menús de PrecisionTree. Los iconos de la barra de herramientas de
PrecisionTree se pueden utilizar para ejecutar muchos de los comandos
del programa. La sección Referencia de iconos de PrecisionTree en este
capítulo indica los comandos equivalentes de la barra de herramientas
de PrecisionTree.
Cómo se organizan las descripciones de la barra
de herramientas
Los iconos de la barra de herramientas se muestran tal y como aparecen
en la barra de herramientas de PrecisionTree. Se proporciona la
siguiente información para cada icono de la barra de herramientas:
•
Imagen del icono
•
Descripción del comando
•
Comando equivalente del menú
Cómo se organizan las descripciones de los
comandos
Las descripciones de los comandos se muestran tal y como aparecen en
el menú de PrecisionTree. Se proporciona la siguiente información (si
corresponde) de cada comando:
•
Descripción del comando
•
Icono equivalente de la barra de herramientas
•
Descripción de los cuadros de diálogo que aparecen
•
Explicación de los cuadros de introducción de datos, opciones y
botones de comandos que se encuentran en los cuadros de
diálogo
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
97
98
Iconos de la barra de herramientas de
PrecisionTree
Los iconos de PrecisionTree se pueden utilizar para llevar a cabo rápida
y fácilmente las operaciones necesarias para configurar y llevar a cabo
análisis de decisión.
La cinta de PrecisionTree en Excel 2007
Icono
Funciones y comando equivalente
Crea un nuevo árbol
Crea un nuevo diagrama o nodo de influencia.
Crea un nuevo arco de diagrama de influencia.
Edita las configuraciones del modelo, nodo o arco.
Equivalente a los comandos Configuraciones de modelo, Nodo o
Arco del menú del botón derecho del ratón.
Ejecuta un análisis de decisión en un árbol de decisión o
diagrama de influencia.
Equivalente a los comandos Perfil de riesgo o Sugerencia de
política del menú Análisis de decisión y del menú del botón
derecho del ratón.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
99
Inicia un análisis de sensibilidad en una celda.
Equivalente al comando Análisis de sensibilidad del menú del
botón derecho del ratón.
Realiza una revisión bayesiana de un nudo de azar.
Equivalente al comando Revisión bayesiana del botón derecho del
ratón.
Agrega un sub-árbol simétrico a un nodo final.
Equivalente al comando Agregar sub-árbol simétrico del menú del
botón derecho del ratón.
Muestra una tabla con todos los nodos y ramas (o arcos)
del modelo.
Equivalente al comando Buscar del menú del botón derecho del
ratón.
Muestra una tabla con todos los errores encontrados en los
modelos abiertos.
Equivalente al comando Errores del modelo del menú del botón
derecho del ratón.
Actualiza todos los valores de resultado final de un árbol
de decisión o diagrama de influencia enlazado.
Equivalente al comando Actualizar enlaces del Modelo del menú
del botón derecho del ratón.
Muestra las Utilidades de PrecisionTree, incluyendo
Buscar y Errores del Modelo.
Equivalente a los comandos del menú Utilidades del menú del
botón derecho del ratón.
Muestra las opciones de Ayuda de PrecisionTree.
Equivalente a los comandos del menú Ayuda del menú del botón
derecho del ratón.
100
Iconos de la barra de herramientas de PrecisionTree
La barra de herramientas de PrecisionTree en
Excel 2003
Icono
Funciones y comando equivalente
Crea un nuevo árbol
Equivalente al comando Árbol de decisión del menú Nuevo.
Crea un nuevo diagrama o nodo de influencia.
Equivalente al comando Nodo de diagrama de influencia del menú
Nuevo.
Crea un nuevo arco de diagrama de influencia.
Equivalente al comando Arco de diagrama de influencia del menú
Nuevo.
Edita las configuraciones del modelo, nodo o arco.
Equivalente a los comandos del menú Editar.
Ejecuta un análisis de decisión en un árbol de decisión o
diagrama de influencia.
Equivalente a los comandos Perfil de riesgo o Sugerencia de
política del menú Análisis de decisión.
Inicia un análisis de sensibilidad en una celda.
Equivalente al comando Análisis de sensibilidad.
Actualiza todos los valores de resultado final de un árbol
de decisión o diagrama de influencia enlazado.
Equivalente al comando Actualizar enlaces del Modelo.
Muestra las Utilidades de PrecisionTree, incluyendo
Buscar y Errores del Modelo.
Equivalente a los comandos del menú Utilidades.
Muestra las opciones de Ayuda de PrecisionTree.
Equivalente a los comandos del menú Ayuda.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
101
102
Menú de PrecisionTree
Cuando se carga PrecisionTree se crea una nueva barra de herramientas
y un nuevo menú para trabajar con árboles de decisión y diagramas de
influencia. Además, PrecisionTree crea menús “contextuales” que
aparecen cuando se hace clic con el botón derecho del ratón sobre un
objeto de PrecisionTree del modelo, como puede ser un nodo o una
rama.
Algunos de los iconos de la barra de herramientas de PrecisionTree se
pueden usar ejecutar muchos de los comandos que se describen aquí. La
sección titulada Iconos de la Barra de Herramientas de PrecisionTree
proporciona los equivalentes del menús de cada icono.
Esta sección detalla los comandos disponibles tal y como aparecen en el
menú PrecisionTree y en el menú contextual de PrecisionTree.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
103
104
El menú Nuevo
El comando Árbol de decisión
Crea un nuevo árbol de decisión en la hoja de cálculo activa.
El comando Árbol de decisión del menú Nuevo crea un nuevo árbol de
decisión. Después de seleccionar el comando o hacer clic en el icono
Árbol de decisión, se inicia un árbol en la celda que el usuario
selecciona en la hoja de cálculo. El nuevo árbol tiene el nombre
predeterminado Nuevo Árbol (n) (donde n es el número actual de árboles
en el libro de trabajo activo) y una sola rama que termina en un nodo
final.
Cuando se crea un nuevo árbol de decisión, aparece el cuadro de
diálogo Configuraciones de modelo, que le permite introducir el
nombre del modelo y especificar otras configuraciones del modelo.
Para cambiar posteriormente el nombre o las configuraciones de un
árbol de decisión:
•
Haga clic en el cuadro que contiene el nombre del árbol en la
hoja de cálculo, o
•
Haga clic en el icono Editar y seleccione Configuraciones de
modelo o seleccione el comando Configuraciones de modelo
en el menú Editar de PrecisionTree. (Para poder usar el
comando Configuraciones de modelo, la celda activa de la hoja
de cálculo de Excel debe estar dentro del rectángulo formado
por los nodos del extremo izquierdo, extremo derecho, superior
e inferior del árbol de decisión).
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
105
El comando Nodo de diagrama de influencia
Crea un nuevo diagrama o nodo de influencia en la hoja de
cálculo activa.
El comando Nodo de diagrama de influencia del menú Nuevo crea un
nuevo nodo de diagrama de influencia. Si no hay un diagrama de
influencia en la hoja de cálculo actual, también se crea un nuevo
diagrama. El nuevo diagrama tiene el nombre predeterminado Nuevo
diagrama (n) (donde n es el número actual de diagramas en el libro de
trabajo activo). Se crea un nuevo nodo haciendo clic con el cursor en la
posición de la hoja de cálculo donde quiere poner el nuevo nodo.
Cuando se crea un nuevo diagrama de influencia, aparece el cuadro de
diálogo Configuraciones de modelo, que le permite introducir el
nombre del modelo y especificar otras configuraciones del modelo.
Para cambiar posteriormente el nombre de un diagrama de influencia
entero o sus configuraciones:
106
•
Haga clic en el cuadro que contiene el nombre del diagrama de
influencia en la hoja de cálculo, o
•
Haga clic en el icono Editar y seleccione Configuraciones de
modelo o seleccione el comando Configuraciones de modelo
en el menú Editar.
El menú Nuevo
El comando Arco de diagrama de influencia
Crea un nuevo arco de diagrama de influencia en la hoja de
cálculo activa.
El comando Arco de diagrama de influencia del menú Nuevo crea un
nuevo arco de diagrama de influencia entre dos nodos en el diagrama
de influencia actual. Una vez seleccionado el comando Arco de
diagrama de influencia, aparecerá el cuadro de diálogo Crear nuevo
arco de influencia que le permitirá seleccionar los nodos del diagrama
que conectará el arco.
Cuando seleccione los nodos Fuente y Destino y haga clic en Aceptar,
aparecerá el cuadro de diálogo Configuraciones de arco de influencia.
Aquí podrá especificar el tipo de influencia que habrá entre los dos
nodos. Para obtener más información sobre los tipos de influencia,
consulte el comando Configuraciones de arco de influencia del menú
Editar en este mismo capítulo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
107
108
El menú Editar
Edita las configuraciones del modelo, nodo, rama o arco
seleccionado.
Los comandos del menú Editar muestran las configuraciones actuales
del modelo (árbol de decisión o diagrama de influencia), nodo de árbol
de decisión o diagrama de influencia, o arco de diagrama de influencia.
Las configuraciones que aparecen dependen de si selecciona un árbol de
decisión, diagrama de influencia, nodo, rama o arco.
Cómo mostrar
configuraciones
seleccionando
elementos en una
hoja de cálculo
Como mostrar
configuraciones
con el icono
Editar
Las configuraciones también se pueden mostrar haciendo clic en el
objeto que representa al elemento en el modelo de decisión de la hoja de
trabajo. Esto se hace de la siguiente forma:
•
Para las configuraciones de un árbol de decisión, haga clic en el
nombre del árbol de decisión que aparece en la raíz del árbol.
•
Para las configuraciones de un diagrama de influencia, haga
clic en el nombre del diagrama de influencia que aparece en la
parte superior izquierda de la hoja de cálculo que contiene el
diagrama.
•
Para la configuraciones de un árbol de decisión o nodo de
diagrama de influencia, haga clic en el nombre del nodo en el
árbol de decisión o diagrama de influencia.
•
Para las configuraciones de una rama de árbol de decisión o
arco de diagrama de influencia, haga clic en la rama o arco en
la hoja de cálculo.
Cuando se hace clic en el icono Editar o se selecciona un comando del
menú Editar de PrecisionTree, la configuraciones que aparecen del
modelo o del nodo dependen de la selección actual de celda en la hoja
de cálculo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
109
El comando Configuraciones de modelo
Muestra las configuraciones del modelo seleccionado (árbol de
decisión o diagrama de influencia).
Las Configuraciones de modelo disponibles son el nombre del modelo,
las opciones de cálculo de resultado final, la selección de ruta, los
formatos para los números, la especificación de función de utilidad y las
opciones de @RISK. Estas opciones están disponibles en pestañas
individuales del cuadro de diálogo Configuraciones de modelo.
Para poder usar el comando Configuraciones de modelo en un árbol de
decisión, la celda activa de la hoja de cálculo de Excel debe estar dentro
del rectángulo formado por los nodos del extremo izquierdo, extremo
derecho, superior e inferior del árbol de decisión.
Consejo: Para acceder rápidamente al cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo, haga clic en el nombre del árbol en la raíz
del árbol de decisión, o en el nombre del diagrama de influencia en la
parte superior izquierda de la hoja de cálculo.
110
El menú Editar
La pestaña General – comando Configuraciones de
modelo
Muestra las configuraciones generales del modelo seleccionado.
Las opciones de la pestaña general del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo son:
•
Nombre. El dato Nombre especifica el nombre que se usará
para identificar el modelo en la hoja de cálculo. Este nombre
también se usa cuando se selecciona un modelo para analizarlo
y para las etiquetas de informes y gráficos.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
111
La pestaña Cálculo – comando Configuraciones de
modelo
Muestra las configuraciones de cálculo del modelo
seleccionado.
Las opciones de la pestaña Cálculo del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo son método de cálculo de resultado de ruta
y otra opciones.
Cálculo de
resultado de ruta
112
El método de Cálculo de resultado de ruta especifica el método de
cálculo que se usará para calcular los valores de resultado final de cada
ruta a través del modelo. Para los árboles de decisión, hay cuatro
opciones de cálculo de resultado final: Resultado acumulado, Fórmula
de resultado, Hoja de cálculo enlazada y Macro VBA. Para los
diagramas de influencia, sólo está disponible el método de cálculo
Diagrama de influencia.
El menú Editar
Los métodos de cálculo de resultado de ruta para los árboles de decisión
son:
•
Resultado acumulado – El método acumulativo para el cálculo
del resultado final es el método más simple de calcular los
valores de resultado final de cada ruta a través del árbol de
decisión. Con el método acumulativo, los valores de cada rama
de una ruta a través del árbol simplemente se suman para
calcular el valor del resultado final que se muestra en el nodo
final de la ruta. Los valores de rama que se van a usar se
pueden modificar con las opciones de cálculo de resultado final
acumulativo en el cuadro de diálogo Configuraciones de nodo
de árbol de decisión de cada nodo. Para obtener más
información sobre estas opciones, consulte Uso de los valores de
rama en el comando Configuraciones de nodo de árbol de
decisión del menú Editar en este mismo capítulo.
•
Fórmula de resultado - El método Fórmula de resultado para el
cálculo del resultado final permite calcular los valores de
resultado final de los nodos finales usando una fórmula. Esta
fórmula puede hacer referencia a los valores y probabilidades
de las ramas de la ruta cuyo resultado final se va a calcular. Una
fórmula típica de resultado final sería:
=BranchVal(“Precio”, 0)*BranchVal(“Volumen de ventas”, 0)BranchVal(“Costos”, 0)
Cuando se calcula el resultado final de una ruta usando esta
fórmula, el valor de la rama de ruta que sale del nodo Precio se
multiplica por el valor de la rama de ruta que sale del nodo
Volumen de ventas. Luego, el valor de la rama de ruta que sale
del nodo Costo se resta del valor de Precio * Volumen de ventas
para obtener el resultado final de la ruta.
La fórmula predeterminada de resultado final se introduce en el
cuadro de diálogo Configuraciones de modelo. Esta fórmula se
aplica automáticamente a cada uno de los nodos finales del
árbol. Sin embargo, haciendo clic en el nodo final, se puede
cambiar la fórmula de resultado final de una ruta específica si
fuera necesario con la opción Usar la fórmula alternativa.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
113
Se pueden usar dos funciones en una fórmula de resultado final
(además de cualquier fórmula estándar de Excel, operador o
celda de referencia):
- BranchVal("nombre de nodo", valor que falta), que
genera el valor de la rama del nodo indicado que se
siguió en la ruta. El valor que falta es el número que
debe usarse (normalmente 0) si no existe ningún
nodo con ese nombre en esa ruta. Si la fórmula de
resultado final contiene nombres de nodo que se
encuentran en todas las rutas, el argumento del
valor que falta es opcional. Consulte el archivo de
ejemplo Prospecciones petrolíferas 4 - Método de
fórmula de resultado final.xlsx (o .xls) para ver una
ilustración.
- BranchProb(“nombre de nodo”, valor que falta), que
genera la probabilidad de la rama del nodo indicado que
se siguió en la ruta. El valor que falta es el número que
debe usarse (normalmente 0) si no existe ningún nodo
con ese nombre en esa ruta. Si la fórmula de resultado
final contiene nombres de nodo que se encuentran en
todas las rutas, el argumento del valor que falta es
opcional.
•
Hoja de cálculo enlazada. El método Hoja de cálculo enlazada
de cálculo del resultado final permite que tanto los valores de
rama como los valores de resultado final de un árbol de
decisión se puedan enlazar con celdas del modelo de Excel
externas al árbol. Al enlazar los valores, los resultados finales de
los nodos finales se pueden calcular mediante un modelo
detallado en una hoja de cálculo.
En un árbol enlazado, cada nodo se pueden enlazar a una
referencia de celda o nombre de rango de Excel. Cuando se
recalcula un árbol enlazado, los valores de rama de cada ruta
del árbol se sustituyen en las celdas designadas del modelo de
Excel y se calcula el resultado final. Los resultados finales de los
nodos finales se toman de las celdas especificadas como
ubicación del valor de resultado. Consulte el archivo de ejemplo
Árbol enlazado simple.xlsx (o .xls) como ilustración.
114
El menú Editar
Para los árboles enlazados hay disponibles dos configuraciones
de modelo enlazado adicionales: Actualización de enlace y
Celda predeterminada.
- Actualización de enlace especifica si PrecisionTree
actualiza automáticamente los resultados finales de los
nodos finales cada vez que se edita el árbol o modelo
enlazado. Esta opción puede configurarse en Manual
cuando un árbol enlazado de grandes dimensiones se va
a editar y los continuos recálculos ralentizan el
funcionamiento. Cuando Actualización de enlace se
establece en Manual, haga clic en el icono Actualizar
enlaces de Modelo de la barra de herramientas de
PrecisionTree para que se actualicen todos los resultados
finales de los nodos finales.
- Celda predeterminada especifica una referencia de celda
o nombre de rango predeterminado de resultado final.
Esta referencia de celda se usa inicialmente para todos
los nodos finales que se creen en el árbol de decisión. La
referencia predeterminada de resultado final se puede
cambiar específicamente en cada nodo final cuando los
resultados finales se obtengan de una celda diferente
para el árbol enlazado.
•
Macro VBA. El método Macro de VBA para calcular el
resultado final permite calcular un árbol de decisión usando un
macro VBA. Para usar este método debe ser capaz de escribir
código VBA de Excel. Para obtener más información, consulte el
modelo e ejemplo Prospecciones petrolíferas 5 - Método de
macro de VBA.xlsm (o .xls).
Sus propios macros pueden utilizar el modelo de objeto
completo de PrecisionTree 7. Este manual no trata con detalle el
modelo de objetos de PrecisionTree 7. Sin embargo,
PrecisionTree se envía con un completo archivo de ayuda
PtreeOL6.chm que describe en profundidad este modelo de
objetos. Consulte especialmente la información sobre los objetos
PTMacroPathCollection y PTMacroPath.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
115
Otras opciones
Las Otras opciones de la pestaña Cálculo del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo son:
•
Ruta óptima. Especifica el criterio que PrecisionTree usará para
seleccionar la ruta óptima en cada nodo del modelo. Se pueden
seleccionar dos opciones de ruta óptima en cada nodo de
decisión del modelo. Si selecciona Resultado máximo,
PrecisionTree seguirá la ruta que tiene el mayor valor esperado
o utilidad en el nodo de decisión. Si selecciona Resultado
mínimo, PrecisionTree seguirá la ruta que tiene el menor valor
esperado o utilidad en el nodo de decisión.
•
Probabilidades de azar. Especifica cómo se introducen las
probabilidades de los nodos de azar. Hay dos opciones:
- Debe totalizar 100% Esta opción especifica que las
probabilidades de un nodo de azar deben sumar un
100%, dentro de la cantidad de tolerancia introducida, o
aparecerá un mensaje de error.
- Normalizado automáticamente. PrecisionTree
normaliza los valores de probabilidad introducidos para
un nodo de azar de forma que totalicen 1. Esta es la
forma en que se trataban las probabilidades de rama en
PrecisionTree 1.0.
116
El menú Editar
La pestaña Formato – comando Configuraciones
de modelo
Muestra las configuraciones para el formato de números del
modelo seleccionado.
Las opciones Formatos de número de la pestaña Formato del cuadro de
diálogo Configuraciones de modelo son:
•
Valores calculados. Especifica el formato de número que se
aplicará a los valores calculados en el modelo. Estos valores son
los calculados y retornados por PrecisionTree, como los valores
de resultado final.
•
Probabilidades calculadas.. Especifica el formato de número
que se aplicará a las probabilidades calculadas en el modelo.
Estas probabilidades son las calculadas y retornadas por
PrecisionTree, como las probabilidades de resultado final.
•
Valores de entrada. Especifica el formato de número que se
aplicará a los valores de entrada (como los introducidos por el
usuario) en el modelo.
•
Probabilidades de entrada. Especifica el formato de número
que se aplicará a las probabilidades de entrada del modelo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
117
La opción de Etiquetas de informe es:
•
118
Valores calculados. Esta etiqueta se asignará a los valores de
salida calculados que se muestran en los informes y gráficos de
PrecisionTree. Es útil para añadir etiquetas descriptivas –como
Beneficios del proyecto– a los informes. Automático especifica que
PrecisionTree usará automáticamente etiquetas del modelo
cuando sea necesario en los informes. Para usar sus propias
etiquetas, introduzca el texto deseado en el campo Valores
calculados.
El menú Editar
La pestaña Función de utilidad – comando
Configuraciones de modelo
Muestra las configuraciones de función de utilidad del modelo
seleccionado.
Las opciones de Función de utilidad del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo especifica las configuraciones que se aplican
cuando se usan funciones de utilidad en un modelo de decisión. Una
función de utilidad convierte los resultados finales monetarios del
modelo en una medida diferente: utilidades esperadas. Esto se hace
para incluir en el análisis de decisión la actitud que la persona que toma
la decisión tiene con respecto al riesgo.
Las funciones de utilidad se usan porque la actitud de un individuo con
respecto al riesgo puede cambiar una decisión con respecto a la que se
tomaría si sólo se consideraran los valores esperados. Es decir, la
decisión óptima tal vez no sea la que maximiza el valor monetario
esperado si tenemos en cuenta el riesgo.
Las opciones de la pestaña Función de utilidad del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo son:
•
Usar función de utilidad. Especifica el uso de una función de
utilidad para convertir los resultados finales monetarios del
árbol de decisión en utilidades esperadas
•
Función. Especifica la función de utilidad que se va a usar –
Exponencial, Logarítmica o el nombre de una función de
utilidad personalizada– que ha definido en VBA y que
comienza con el nombre UTILITY_.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
119
•
'R'-Valor . Especifica el coeficiente R deseado para la función de
utilidad seleccionada. (El valor R puede se una celda de
referencia de Excel).
•
Mostrar. Especifica el tipo de valor calculado que se mostrará
en el árbol y en los informes para los modelos que usan la
función de utilidad:
- Valor esperado muestra los valores calculados en el árbol
como se hace normalmente.
- Utilidad esperada usa la función de utilidad especificada
para calcular las utilidades esperadas y muestra esos valores
en el árbol.
- Equivalente de certeza calcula las utilidades esperadas y
luego convierte esos valores calculados en las cantidades
monetarias que usted aceptaría para evitar una decisión
arriesgada.
Uso de funciones
de utilidad
La función de utilidad que se va a usar, junto con el valor R introducido,
o coeficiente de riesgo, describe la actitud de la persona que toma la
decisión con respecto al riesgo. En PrecisionTree, la función de utilidad
se selecciona según cada árbol específico. Para cada árbol, puede
seleccionar una función de utilidad y coeficiente R exclusivos.
PrecisionTree incluye una función de utilidad predefinida Exponencial
y Logarítmica. Incluso puede definir su propia función de utilidad
usando el lenguaje de programación incorporado de Excel: VBA (Visual
Basic for Applications). Cuando seleccione una función de utilidad, las
rutas óptimas del árbol de decisión se seleccionarán usando
equivalentes de certeza en lugar de valores esperados.
Para aplicar una función de utilidad a los cálculos de un árbol de
decisión:
1) Haga clic en el cuadro Usar función de utilidad
2) Seleccione una Función de utilidad disponible en la lista
desplegable o escriba el nombre de su propia función de
utilidad personalizada
3) Introduzca el coeficiente R deseado para la función de utilidad
seleccionada.
Para obtener más información sobre las funciones de utilidad, consulte
el Apéndice C: Funciones de utilidad.
120
El menú Editar
Definición de su
propia función de
utilidad
PrecisionTree reconoce como función de utilidad válida definida por el
usuario cualquier función VBA pública que haya en un archivo abierto
de Excel, cuyo nombre comience con UTILITY_. Por ejemplo, la función
UTILITY_RAIZCUADRADA sería un nombre válido de función de
utilidad. También es necesario suministrar una segunda función cuyo
nombre comience con INVERSE_, como INVERSE_RAIZCUADRADA.
Si ha definido una función de utilidad personalizada, simplemente
introduzca su nombre en la lista desplegable. Para obtener más
información sobre la definición de sus propias funciones de utilidad,
consulte la sección Funciones de utilidad personalizadas en el
Apéndice C: Funciones de utilidad.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
121
La pestaña de @RISK – comando Configuraciones
de modelo
Muestra las configuraciones de @RISK del modelo
seleccionado.
@RISK es un programa auxiliar de simulaciones Monte Carlo para
Excel, que Palisade ofrece separadamente o como parte de
DecisionTools Suite. Las opciones de la pestaña @RISK controlan cómo
hace el recálculo @RISK durante una simulación Monte Carlo de un
árbol de decisión o diagrama de influencia. Hay disponibles dos series
de opciones que afectan a 1) el tipo de recálculo que se realiza durante
cada iteración de la simulación, y 2) cómo pueden cambiar las
decisiones durante una simulación.
Cálculo de cada
iteración de
@RISK
122
Hay disponibles dos opciones para el recálculo durante una simulación
realizada con @RISK:
•
Valores esperados del modelo indica que @RISK muestrea
todas las funciones de distribución del modelo y de las hojas de
cálculo relacionadas con cada iteración. Luego, el modelo se
recalcula usando los nuevos valores muestreados para generar
los nuevos valores esperados. Normalmente la salida de la
simulación es la celda que contiene el valor esperado del
modelo. Al final de la operación se genera una distribución de
salida que refleja el rango de posibles valores esperados del
modelo y la probabilidad relativa de que se produzcan.
El menú Editar
•
Valores de una muestra de ruta a través del modelo hace que
@RISK tome muestras aleatorias de una ruta del modelo en
cada iteración de una simulación. La rama que se va a seguir en
cada nodo de azar se selecciona aleatoriamente basándose en las
probabilidades introducidas en la rama. Este método no
requiere que haya funciones de distribución en el modelo; sin
embargo, si se utilizan, se retornan nuevas muestras en cada
iteración y se utilizan en el cálculo del valor de la ruta. La salida
de la simulación debe ser la celda que contiene el valor del
modelo, como es el valor del nodo raíz de un árbol de decisión.
Al final de la operación se genera una distribución de salida que
refleja el rango de posibles valores de salida del modelo y la
probabilidad relativa de que se produzcan.
Nota: El cálculo de las probabilidades de una ruta y de los
valores esperados de un nodo es un poco extraño en esta
modalidad. Sólo se calculan los valores y probabilidades de la
ruta que realmente se tomó en esa iteración; los demás son
todos valores de error (intencionalmente).
Decisiones
forzadas durante
una simulación de
@RISK
Las opciones de Decisiones forzadas durante una simulación de
@RISK “fuerzan” a PrecisionTree a seleccionar una rama específica de
un nodo de decisión en cada iteración de una simulación de @RISK,
sustituyendo la selección automática de ruta que normalmente tomaría
PrecisionTree. Esto impide que la ruta óptima de un nodo de decisión
cambie durante la simulación cuando cambian los valores de los sucesos
de azar inciertos que siguen al nodo. Las decisiones forzadas mantienen
la ruta seleccionada en los nodos de decisión exactamente igual que
cuando se analizó el árbol usando los valores esperados.
Las decisiones forzadas también se pueden introducir en nodos
específicos usando la opción Forzar en la pestaña Ramas del cuadro de
diálogo Configuraciones de nodo de árbol de decisión. Esto se podría
hacer si quisiera analizar un árbol que toma una decisión específica, no
necesariamente óptima, en un nodo determinado.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
123
Hay tres opciones disponibles en Decisiones forzadas durante una
simulación de @RISK:
•
Las decisiones siguen la ruta óptima actual especifica que
todos los nodos de decisión siguen la ruta seleccionada cuando
el árbol de decisión se calculó usando los valores esperados. De
esta forma no cambia la decisión óptima de cada nodo de
decisión en cada iteración de una simulación.
•
Las decisiones pueden cambiar cada iteración (basado en los
valores esperados) permite que todos los nodos de decisión del
árbol simulado sigan en cada iteración la ruta óptima según sea
determinada usando los valores esperados que se calcularon en
esa iteración. Este cálculo determina primero los valores
esperados de todos los nodos de azar usando las muestras
generadas por las funciones de distribución en esa iteración. se
selecciona una ruta o rama en cada nodo de decisión usando
estos valores esperados de los nodos de azar.
•
Las decisiones pueden cambiar cada iteración (basado en
información perfecta) permite que todos los nodos de decisión
del árbol simulado sigan en cada iteración la ruta actualmente
identificada como óptima basándose en los valores de las ramas
seleccionadas en los nodos de azar. Es decir, se selecciona una
ruta o rama en cada nodo de decisión usando conocimiento
avanzado de cada resultado de rama de los nodos de azar. Esto
permite que las decisiones cambien basándose en los resultados
de sucesos futuros inciertos, algo que nunca puede producirse.
Sin embargo, esta opción permite calcular el Valor de
Información Perfecta; es decir, el valor del modelo si se
conociera exactamente lo que va a suceder en el futuro.
Nota: La opción Las decisiones pueden cambiar en cada iteración
(basándose en información perfecta) sólo se puede usar cuando la
opción de Cálculo de cada iteración de @RISK se establece en Valores
de una muestra de ruta a través del modelo.
124
El menú Editar
El comando Configuraciones de nodo de árbol de
decisión
Muestra las configuraciones del nodo seleccionado del árbol de
decisión.
El comando Configuraciones de nodo de árbol de decisión del menú
Editar muestra la definición actual del nodo seleccionado del árbol de
decisión. Las configuraciones disponibles incluyen el nombre de nodo,
número de ramas, referencia de celda de enlace de los valores de rama
(sólo en los árboles enlazados), definiciones del nodo y, en el caso de los
nodos finales, fórmula de resultado final. Algunas de las opciones de
Configuraciones de nodo cambian dependiendo del tipo de nodo que se
defina.
Una forma rápida de abrir el cuadro de diálogo Configuraciones de
nodo de árbol de decisión es hacer clic en el nodo deseado del árbol de
decisión. También se puede usar el comando Configuraciones de nodo
de árbol de decisión del menú Editar cuando la celda activa sea la celda
que contiene el nombre del nodo o la celda que contiene el valor
esperado del nodo (que se encuentra a la derecha del nodo).
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
125
La pestaña Nodo – comando Configuraciones de
nodo de árbol de decisión
Muestra las configuraciones generales del nodo seleccionado
del árbol de decisión.
Las opciones de la pestaña Nodo del cuadro de diálogo Configuraciones
de nodo de árbol de decisión son:
•
Nombre. El dato Nombre especifica el nombre que se usará
para identificar el nodo en la hoja de cálculo. Este nombre
también se puede editar escribiendo el nombre directamente en
la celda de la hoja de cálculo en la que aparece el nombre del
nodo.
•
Tipo de nodo. La selección de Tipo de nodo cambia el tipo de
nodo que se usará en el nodo actual. Hay cinco tipos de nodo
disponibles:
- Azar - Un círculo rojo que representa un suceso con una
serie de posibles resultados sobre el que no tiene control
la persona que toma la decisión.
- Decisión Un cuadrado verde que representa un suceso
en el que la persona que toma la decisión debe elegir una
opción entre una serie de ellas.
126
El menú Editar
- Lógico – Un cuadrado morado que representa un suceso
similar a un nodo de decisión, excepto que la decisión
seleccionada (es decir, la rama que se sigue) se
determina mediante una fórmula lógica asignada a cada
opción. (Una fórmula lógica en Excel, como =A10>1000,
es una fórmula que genera un valor VERDADERO o
FALSO).
- Referencia – Un rombo gris que representa un enlace
con una serie de sucesos descritos en un árbol de
decisión separado o un sub-árbol de decisión del árbol
actual.
- Final – Un triángulo azul que representa el punto final
de una ruta a través de un árbol de decisión.
El tipo de nodo se puede cambiar en cualquier momento. Cuando
corresponda, los valores y probabilidades de rama se conservarán
cuando se cambie el tipo de nodo.
Hay otras opciones en la pestaña Nodo que cambian dependiendo del
Tipo de nodo seleccionado y también del método de cálculo
especificado en Configuraciones de modelo.
Uso de los
valores de rama
Las opciones de Uso de los valores de rama especifica cómo se usan los
valores de nodo a la hora de calcular los resultados finales de ruta. Se
usa en los nodos de Decisión, Azar y Lógicos de un modelo en los que la
opción de Cálculo de resultado de ruta de Configuraciones de modelo
se establece en Resultado acumulado. Las opciones disponibles son:
•
Añadir a resultado final. Simplemente añade el valor de rama a
cualquier ruta que pase por el nodo. Por ejemplo, cuando se
introduce un valor de 100 en la hoja de cálculo para el valor de
rama, PrecisionTree añade 100 al valor del resultado final de
cualquier ruta a través del árbol que incluya esa rama.
•
Ignorar. Los valores de rama de un nodo se pueden eliminar
totalmente de los cálculo de resultado final acumulativo
seleccionando la opción Ignorar. Esto se puede hacer si desea
mostrar una serie de valores de rama del árbol de decisión para
reflejar mejor las diferentes opciones de decisión o azar, pero
quiere ignorar estos valores durante un cálculo de resultado
final acumulativo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
127
•
Añadir fórmula a resultado. En algunos casos, puede mostrar
una serie de valores de rama en la hoja de cálculo, pero usar
diferentes valores en los cálculos de los resultados finales. Esto
se hace seleccionando la opción Añadir fórmula a resultado e
introduciendo la fórmula deseada. Por ejemplo, puede haber
tres ramas de un nodo de azar denominado Producción Diaria del
Pozo Petrolífero, que muestren los valores 1000 barriles/día, 2000
barriles/día y 3000 barriles/día en la hoja de cálculo. Estos
valores de rama expresan claramente cuáles son los posibles
resultados del nodo y se miden en unidades que son relevantes
para el nodo. Sin embargo, lo que se usa para el cálculo del
resultado final es una unidad monetaria. En este caso, una
simple fórmula de resultado final:
=BranchVal*70
donde 70 es el precio del petróleo por barril. De esta forma se
convertirían los valores que aparecen en las ramas a unidades
monetarias en los cálculos del resultado final.
Enlazar valores
de rama a
La Celda enlazada especifica la referencia de celda que se va a enlazar
con el nodo actual en un árbol de decisión enlazado. Esta opción se usa
en los nodos de Decisión, Azar y Lógicos de un modelo en los que la
opción de Cálculo de resultado de ruta de Configuraciones de modelo
se establece en Hoja de cálculo enlazada.
Cuando se crea un árbol enlazado, los valores de los nodos se enlazan a
referencias de celdas de un modelo de Excel. En todos los tipos de nodo,
el cuadro de diálogo Configuraciones de nodo muestra la opción
Enlazar valores de rama a: Celda. En los nodos finales, el cuadro de
diálogo Configuraciones de nodo también muestra la opción Celda
predeterminada que indica la celda enlazada predeterminada que se
usa para retornar valores en la opción de resultado final de nodo final.
128
El menú Editar
¿Cómo se hace
el enlace?
Un árbol enlazado calcula los resultados finales de nodo final colocando
los valores de rama en ubicaciones designadas de un modelo de hoja de
cálculo de Excel. En el caso de las ramas de nodos de Decisión, Azar o
Lógicos, los valores de rama del nodo se introducen en la celda
especificada en la opción Celda enlazada. En el caso de los nodos
finales, el valor calculado en la celda especificada en la opción Celda
enlazada (normalmente la Celda predeterminada de enlace del modelo)
se retorna al nodo final.
Cuando se calcula el valor de la ruta a través del árbol, PrecisionTree
introduce el valor de cada rama de la ruta en la celda especificada para
ello. Luego, se calcula en Excel un nuevo resultado final (usando los
valores introducidos) y se retorna al nodo final de la ruta. Consulte el
archivo de ejemplo Árbol enlazado simple.xlsx (o .xls) como ilustración
para los árboles enlazados.
Opciones de
referencia
En el caso de los nodos de referencia, las Opciones de referencia
especifican la ubicación del árbol o sub-árbol al que el nodo hace
referencia.
Hay disponibles dos opciones para hacer referencias en árboles: Nodo
de este árbol u Otro árbol. Nodo de este árbol es un sub-árbol que
comienza en otro nodo del árbol en el que se encuentra el nodo de
referencia. Otro árbol hace referencia a un árbol de decisión
independiente con su propio nodo de inicio. Introduzca una celda de
referencia haciendo clic en la celda que contiene el nombre o el valor del
nodo. Nota: Cuando haga referencia a otro árbol de decisión, ambos
árboles deben tener el mismo método de Cálculo de resultado de ruta
(en el cuadro de diálogo Configuraciones de modelo).
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
129
Cálculo de
resultado de ruta
130
El Cálculo de resultado de ruta especifica si se usa la fórmula de
resultado predeterminada del árbol o la fórmula alternativa cuando se
calcula el valor del resultado final de un árbol de fórmula. Esta opción
se usa en los nodos de Finales de un modelo en los que la opción de
Cálculo de resultado de ruta de Configuraciones de modelo se establece
en Fórmula de resultado.
El menú Editar
La pestaña Ramas – comando Configuraciones de
nodo de árbol de decisión
Muestra la información de rama del nodo seleccionado del
árbol de decisión.
Los nombres, valores y probabilidades de las ramas se pueden editar en
la tabla que se muestra. Los cambios realizados no se aplicarán al árbol
de decisión hasta que salga del cuadro de diálogo Configuraciones de
nodo.
Las opciones de la pestaña Ramas del cuadro de diálogo
Configuraciones de nodo de árbol de decisión son:
•
Añadir. Añade una nueva rama a la tabla que se muestra.
•
Eliminar. Elimina la rama seleccionada de la tabla.
•
Mover hacia arriba o hacia abajo. Cambia la posición de la
rama seleccionada. La línea doble de la tabla representa la
ubicación del nodo. En el árbol, las ramas situadas por encima
de la línea se muestra por encima del nodo en el árbol, y las
ramas situadas por debajo de la línea se muestran por debajo
del nodo.
•
Forzar. Este cuadro de la tabla se usa para forzar que se siga
esta rama independientemente de lo que PrecisionTree haya
determinado como ruta óptima. Cuando se fuerza, la rama se
muestra en rojo y todos los valores calculados del modelo se
actualizan para mostrar que se usa siempre la rama forzada.
Forzar una rama resulta especialmente útil cuando ya se han
producido una serie de sucesos representados en el árbol y se
conocen los resultados que se han producido.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
131
•
Definiciones automáticas. Haciendo clic en el botón Cambiar
aparece el cuadro de diálogo Definiciones automáticas donde se
pueden definir definiciones automáticas para las ramas de un
nodo.
El cuadro de
diálogo
Definiciones
automáticas
En los nodos de azar, PrecisionTree puede determinar automáticamente
las probabilidades de rama usando una función de distribución de
probabilidad que usted especifique. Esto se denomina nodo de azar
distribuido. Se puede usar cuando quiera que las probabilidades de
rama sigan el perfil relativo de las probabilidades descritas por una
distribución de probabilidad continua.
Seleccione la distribución de probabilidad deseada en la lista
desplegable Tipo de definición del cuadro de diálogo Definiciones
automáticas. En cada tipo de distribución que se muestra, se deben
introducir una serie de argumentos de distribución para definir la
distribución que PrecisionTree utilizará en el cálculo de las
probabilidades de rama. Estas distribuciones usan la misma
nomenclatura y sintaxis que el programa @RISK de Palisade.
Las opciones de un nodo de azar distribuido son:
•
132
Aproximación a la distribución (intervalos iguales). Esta
opción crea “intervalos” espaciados igualmente dentro del
rango de máximo y mínimo de la distribución especificada. El
número de intervalos es el número de ramas que se originan en
el nodo de azar. Luego se calculan las probabilidades asociadas
con estos intervalos y se normalizan a la unidad. Los puntos
medios de estos intervalos se convierten en los valores de rama
del nodo de azar, mientras que las probabilidades normalizadas
se convierten en las probabilidades de rama. Si una distribución
es asintótica (es decir, no hay un valor mínimo o máximo finito)
entonces el valor mínimo es el punto en el que la distribución
acumulativa alcanza el 1% y el valor máximo es el punto en el
que la distribución acumulativa alcanza el 99%.
El menú Editar
•
Aproximación a la distribución (probabilidades iguales). Esta
opción divide 100% entre el número de ramas para obtener la
probabilidad de cada rama. Para determinar los valores
correspondientes, la función de distribución se divide en
“intervalos” de probabilidad de tamaños iguales. El valor
asociado con cada rama es el punto medio correspondiente de
cada uno de estos intervalos.
•
Fórmula. En los nodos de Decisión, Azar y Lógicos, se puede
usar una fórmula definida por el usuario para asignar
rápidamente valores y probabilidades de rama de todas las
ramas del nodo actual. La fórmula puede ser cualquier fórmula
estándar de Excel y puede incluir cualquier función válida,
referencia de celda u operador de Excel. Además, las palabras
clave personalizadas se pueden usar para cambiar en cada rama
el valor que calcula la fórmula. Por ejemplo, usando el elemento
personalizado BranchNum (para un número de rama), la
fórmula puede calcular en cada rama un valor que cambia. Por
ejemplo, la fórmula del valor:
=BranchNum*1000
introduce automáticamente el valor 1000 en la rama superior de
un nodo, 2000 en la segunda, 3000 en la tercera, etc.
Palabras clave
personalizadas
disponibles para
las fórmulas de
rama y resultado
final
Hay disponible una serie de palabras clave personalizadas que se
pueden incluir en las fórmulas del valor de rama, probabilidad y
resultado final. Algunas de estas palabras clave están disponibles sólo
para ciertas fórmulas. Por ejemplo, la palabra clave BranchVal no se
puede usar en una fórmula que define el valor de rama. Las palabras
clave disponibles son:
•
BranchNum – El número de la rama que la fórmula va a
evaluar. Los números de rama empiezan en la rama superior (1)
y aumentan con cada rama adicional.
•
BranchVal – El valor de la rama que la fórmula va a evaluar.
(Sólo para probabilidad de rama y resultado final)
•
BranchProb – La probabilidad de la rama que la fórmula va a
evaluar. (Sólo para probabilidad de rama y resultado final)
•
TotalBranches – El número total de ramas del nodo
Nota: En la fórmula de rama se puede usar cualquier anotación válida
de fórmula de Excel.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
133
El comando Configuraciones de nodo de influencia
Muestra las configuraciones del nodo de diagrama de
influencia seleccionado.
El comando Configuraciones de nodo de influencia del menú Editar
muestra las configuraciones del nodo seleccionado del diagrama de
influencia. Las configuraciones disponibles son tipo de nodo, nombre de
nodo, números y nombres de resultados, y una opción para mostrar la
tabla de valores del nodo.
134
El menú Editar
La pestaña Nodo – comando Configuraciones de
nodo de influencia
Muestra las configuraciones generales del nodo seleccionado
del diagrama de influencia.
Las opciones de la pestaña Nodo del cuadro de diálogo Configuraciones
de nodo de influencia son:
•
Tipo de nodo. El icono Tipo de nodo cambia el tipo de nodo
que se usará en el nodo actual del diagrama de influencia. El
tipo de nodo se puede cambiar en cualquier momento. Cuando
corresponda, los nombres de resultados, valores y
probabilidades se conservarán cuando se cambie el tipo de
nodo. Hay cuatro tipos de nodo disponibles:
- Azar - Un círculo rojo que representa un suceso con una
serie de posibles resultados sobre el que no tiene control
la persona que toma la decisión.
- Decisión - Un cuadrado verde que representa un suceso
en el que la persona que toma la decisión debe elegir una
opción entre una serie de ellas.
- Cálculo – Un rectángulo azul redondeado que
representa un cálculo que toma valores de los nodos
predecesores y los combina usando fórmulas para
generar nuevos valores. No hay incertidumbre ni
diferentes opciones asociadas un nodo de cálculo.
- Resultado – Un rombo azul que representa el cálculo
final del resultado final o resultado del modelo.
•
Nombre. El dato Nombre especifica el nombre que se usará
para identificar el nodo en la hoja de cálculo. Este nombre
también se puede editar haciendo clic en el nombre del nodo
actual que está en el símbolo de nodo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
135
La pestaña Resultados – comando Configuraciones
de nodo de influencia
Muestra los nombres de resultado del nodo seleccionado del
diagrama de influencia.
Los nombres de resultado del nodo seleccionado del diagrama de
influencia se introducen o editan en la tabla de la pestaña Resultados.
Las opciones de la pestaña Resultados del cuadro de diálogo
Configuraciones de nodo de influencia son:
136
•
Añadir. Añade un nuevo resultado a la tabla que se muestra.
•
Eliminar. Elimina el resultado seleccionado de la tabla.
•
Mover hacia arriba o hacia abajo. Cambia la posición de
resultado. El orden de los resultados determina el orden de la
ramas cuando el diagrama de influencia se convierte en árbol de
decisión.
El menú Editar
El comando Configuraciones de arco de influencia
Muestra las configuraciones del arco seleccionado del diagrama
de influencia
En PrecisionTree se pueden especificar tres tipos de influencia para un
arco situado entre nodos de un diagrama de influencia: Valor,
Sincronización y Estructura. Si hace clic en un arco de un diagrama de
influencia se abre el cuadro de diálogo Configuraciones de arco de
influencia que permite especificar el tipo de influencia que el nodo
predecesor tiene sobre el nodo sucesor.
Dependiendo del tipo de nodo que use para los nodos predecesor y
sucesor, y la influencia que exista entre ellos, puede ser necesario que
seleccione múltiples tipos de influencia. Por ejemplo, un nodo de azar
que influye en los valores de un nodo de decisión también debe influir
sobre el tiempo del nodo de decisión; es decir, el suceso de azar debe
preceder al de decisión.
El tipo de influencia seleccionado se muestra en el tipo de arco que
aparece en el diagrama, de la siguiente forma:
Una línea continua negra indica una influencia de valor, mientras que
una línea discontinua indica que no hay influencia de valor.
Una punta de flecha sólida indica una influencia de sincronización,
mientras que una punta de flecha normal indica que no hay influencia
de sincronización.
Una línea discontinua (sin influencia de valor) con una punta de
flecha normal (sin influencia de sincronización) indica una influencia
sólo de estructura.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
137
Tipos de
influencia
Los tipos de opciones de influencia son:
•
Influencia de valor. Una influencia de valor especifica que los
valores del nodo sucesor están influidos por los resultados del
nodo predecesor. Si el nodo sucesor es un nodo de decisión,
sólo se influye en los valores; si se trata de un nodo de azar, se
influye tanto valores como en probabilidades.
Cuando existe una influencia de valor, se introducen en el
resultado de cada nodo sucesor diferentes valores por cada
resultado de nodo predecesor. Por ejemplo, examine el caso en
el que el nodo de azar predecesor Precio tiene dos resultados,
Bajo y Alto. Este nodo tiene una influencia de valor sobre el
nodo de azar Volumen de ventas que tiene tres posibles
resultados: Bajo, Medio y Alto. Debido a la influencia de valor,
en cada resultado de Volumen de ventas se introducirá un valor
y una probabilidad por cada uno de los niveles del nodo
predecesor Precio.
Todo los arcos que llegan a un nodo de cálculo deben tener una
influencia de valor. Esto se debe a que, por definición, un nodo
de cálculo combina los valores que vienen de resultado de
nodos predecesores para calcular nuevos valores. No hay
nuevos resultados ni incertidumbre asociados a los nodos de
cálculo.
•
Influencia de sincronización. Una influencia de sincronización
especifica que el arco situado entre dos nodos de un diagrama
de influencia tiene consecuencias de tiempo; es decir, el nodo
predecesor siempre se produce antes que el nodo sucesor.
Cuando un nodo tiene una influencia de sincronización sobre
otro, el nodo predecesor se coloca antes (es decir, a la izquierda)
del nodo sucesor en un árbol de decisión creado a partir del
diagrama de influencia.
•
Influencia de estructura. Una influencia de estructura
especifica que la estructura de los resultados del nodo sucesor
se ve afectada por el resultado del nodo predecesor. La
influencia de estructura se especifica a través del resultado del
nodo predecesor; es decir, cada posible resultado del nodo
predecesor puede tener una influencia sobre los tipos de
resultados que se producen en el nodo sucesor.
Con una influencia de estructura, los resultados del nodo
sucesor se pueden forzar o saltar dependiendo del resultado
que se produzca en el nodo predecesor. Por ejemplo, en una
influencia Precio – Volumen de ventas (donde Precio es el nodo
138
El menú Editar
predecesor y Volumen de ventas es el nodo sucesor), un Precio
Bajo puede forzar un resultado de Volumen de ventas Alto.
La influencia de estructura se puede usar para convertir diagramas de
influencia en árboles de decisión “asimétricos”, o árboles en los que no
aparecen todas las posibles ramas (como especifican todos los posibles
resultados definidos en el diagrama de influencia). Los árboles
asimétricos son muy comunes. El ejemplo de Prospección Petrolífera
que se describe en el capítulo Introducción a PrecisionTree es un árbol
asimétrico, ya que la decisión No probar seguida de la decisión No
perforar, no tiene la misma estructura de nodos y ramas que la sección
del árbol en la que se toma la decisión de Probar.
Opciones de
influencia de
estructura.
Se pueden especificar los siguientes tipos de influencia de estructura del
nodo predecesor sobre los resultados del nodo sucesor. Cuando se
selecciona la influencia de estructura en el cuadro de diálogo
Configuraciones de arco de influencia, se describe el tipo de estructura
en la columna Efecto de la Tabla de influencia estructural.
•
Simétrica – Es la opción predeterminada en la que no existe
influencia estructural. Si se produce el resultado especificado y se ha
seleccionado la opción simétrica, son posibles todos los resultados
del nodo sucesor. En un árbol de decisión convertido, cuando se
sigue la ruta identificada por el resultado especificado, aparecen
todas las ramas que salen del nodo sucesor.
•
Saltar nodo – Indica que todos los resultados del nodo sucesor
deben saltarse si se produce el resultado especificado. En un árbol
de decisión convertido, no se incluye el nodo sucesor cuando se
sigue la ruta identificada por el resultado especificado.
•
Ir a resultado – Indica que todos los nodos y resultados
consiguientes se eliminarán si se produce el resultado especificado.
En un árbol de decisión convertido, la ruta identificada por el
resultado especificado termina en un nodo final.
•
Forzar – Indica que se producirá un resultado especificado para el
nodo sucesor si se produce el resultado especificado en el nodo
predecesor. El resultado del nodo sucesor se selecciona en el
elemento Destino de la tabla.
•
Eliminar – Indica que se eliminará un resultado especificado para el
nodo sucesor si se produce el resultado especificado en el nodo
predecesor. El resultado a eliminar del nodo sucesor se selecciona
en el elemento Destino de la tabla.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
139
El Comando Tabla de valores de influencia
Muestra la tabla de valores del nodo seleccionado del diagrama
de influencia.
El comando Tabla de valores de influencia del menú Editar muestra la
tabla de valores del nodo del diagrama de influencia. La tabla de valores
también se puede abrir haciendo clic con el botón derecho del ratón
sobre el nodo del diagrama de influencia y seleccionando Tabla de
valores de influencia. La tabla de valores se usa para introducir los
valores de los posibles resultados del nodo (y, en el caso de los nodos de
azar, las probabilidades de esos resultados). Se introduce el valor de
cada posible combinación de valores de los nodos predecesores o de
influencia.
Las tabla de valores son hojas de cálculo estándar de Excel y pueden
incluir valores, fórmulas y referencias de celdas (consulte el Cuadro de
Nombre de la barra de herramientas de Excel para ver las referencias de
celda de la tabla de Valores). Los valores y fórmulas pueden hacer
referencia a otras celdas de la tabla de valores que se muestra
(incluyendo los resultados que se muestran en celdas predecesora) y a
otras celdas de hojas de cálculo abiertas. En una tabla de valores se
pueden usar los comandos estándar de Excel para copiar valores y
fórmulas.
Al introducir una referencia de una fórmula en una celda en la que se
encuentra el nombre de un resultado, le indica a PrecisionTree que use
los valores del resultado indicado cuando genere el valor
correspondiente en la tabla de Valores.
La opción Probabilidades de azar del cuadro de diálogo
Configuraciones de modelo especifica cómo se introducen las
probabilidades de un nodo de azar. Si selecciona Normalizado
automáticamente, PrecisionTree normaliza los valores de probabilidad
introducidos para un nodo de azar de forma que totalicen 1. Esta es la
forma en que se trataban las probabilidades de nodo en versiones
anteriores de PrecisionTree.
140
El menú Editar
Las opciones de la Tabla de valores de influencia son:
•
Valores del nodo
de resultado
Valor cuando se salta. La opción Valor Cuando se Salta
especifica el valor que se debe usar en el nodo para hacer el
cálculo del resultado final cuando el nodo se salta debido a una
influencia de estructura de arcos que llegan al nodo. Por
ejemplo, en un diagrama de influencia de un modelo de
prospección petrolífera, el nodo Cantidad de petróleo se salta
cuando el resultado del nodo Decisión de perforar es No perforar.
En este caso el Valor Cuando se Salta de Cantidad de petróleo es 0, y
0 sería el valor a usar en la fórmula de cálculo del resultado
final Cantidad de petróleo-Costo de Prueba-Costo de Perforar. El
Valor Cuando se salta es realmente un valor “predeterminado”
par el nodo; en muchos casos, es cero, pero también puede ser
distinto de cero si fuera necesario.
En los nodos de resultado, se pueden usar fórmulas para combinar
valores de nodos de influencia y calcular valores de nodos. Como
sucede con otros tipos de nodos, estas fórmulas son fórmulas estándar
de Excel y pueden hacer referencia a valores de resultado de la tabla de
valores o a otras celdas de hojas de cálculo abiertas (consulte el Cuadro
de Nombre en la barra de herramientas de Excel para ver las referencias
de celda de la tabla de valores).
En el ejemplo anterior, la fórmula del nodo de Resultado Final suma las
celdas Cantidad de Petróleo, Decisión de Probar y Decisión de Perforar.
En la tabla de Valores de arriba, la primera celda suma los valores de los
resultados Pozo grande, Perforar y Resultados de la prueba (celdas D4,
E4 y F4 en la tabla de Valores donde se encuentran las etiquetas Pozo
grande, Perforar y Probar). Al introducir una referencia de una fórmula
en una celda en la que se encuentra el nombre de un resultado, le indica
a PrecisionTree que use los valores del resultado indicado cuando
genere el valor Resultado final. Esta fórmula se puede copiar luego en
las otras celdas de valores, como en otras fórmulas de Excel. Todas las
referencias de celda se actualizan automáticamente en Excel.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
141
142
El menú Editar
El menú contextual de un nodo de árbol de
decisión
Cuando se hace clic con el botón derecho del ratón sobre un nodo de
árbol de decisión, aparece un menú desplegable. Este menú incluye
comandos adicionales para añadir ramas y copiar, pegar o eliminar subárboles.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
143
El comando Añadir rama
Añade una rama al nodo seleccionado del árbol de decisión.
El comando Añadir rama del menú contextual del nodo del árbol de
decisión añade una rama al nodo actual. Se puede dar un nombre a la
rama antes de añadirla.
Los comandos Colapsar/ Expandir ramas
subordinadas
Colapsa o expande todas las ramas y nodos sucesores que
siguen a un nodo.
Los comandos Colapsar ramas subordinadas y Expandir ramas
subordinadas permiten colapsar todas las ramas y nodos sucesores que
siguen a un nodo, o expandir ramas y nodos colapsados. Las ramas y
nodos sucesores colapsados también se pueden expandir haciendo clic
en el símbolo + que hay junto al nodo.
El comando Insertar nodo
Inserta un nodo antes del nodo actual.
El comando Insertar nodo se utiliza para insertar un nuevo nodo antes
del nodo actual. El nodo actual y todos los nodos sucesores siguiente se
colocan en una rama del nuevo nodo. El nodo insertado es un nodo de
decisión predeterminado con dos ramas; sin embargo, puede cambiarlo
a cualquier tipo de nodo que desee.
Los comandos Copiar/Pegar/Eliminar sub-árbol
Copia, pega o elimina un sub-árbol que sigue a un nodo.
Los comandos Copiar sub-árbol, Pegar sub-árbol y Eliminar sub-árbol
permiten copiar, pegar o eliminar sub-árboles o todas las ramas y nodos
sucesores que siguen a un nodo. Cuando se pega un sub-árbol se
reemplaza cualquier rama o nodo sucesor que siga al nodo.
144
El menú contextual de un nodo de árbol de decisión
El comando Copiar imagen en el portapapeles
Copia en el portapapeles una imagen del árbol o sub-árbol que
sigue a un nodo.
El comando Copiar imagen en el portapapeles permite copiar la
imagen de un árbol o sub-árbol en el portapapeles. Esta imagen puede
ser una imagen de bitmap o metafile, y se puede añadir a un documento
de Word o a una presentación de PowerPoint.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
145
146
El menú contextual de un nodo de árbol de decisión
El menú contextual de una rama de árbol de
decisión
Cuando se hace clic con el botón derecho del ratón sobre una rama de
árbol de decisión, aparece un menú desplegable. Este menú incluye
comandos adicionales para cambiar el nombre o mover una rama y para
forzar la selección de ramas.
El comando Cambiar nombre
Cambia el nombre de la rama de un nodo del árbol de decisión.
El comando Cambiar nombre del menú contextual de la rama de un
árbol de decisión permite cambiar el nombre de la rama seleccionada.
Los comandos Mover hacia arriba / Mover hacia
abajo
Cambia de posición de la rama seleccionada con respecto a las
demás ramas del nodo actual.
Los comandos Mover hacia arriba y Mover hacia abajo permiten
cambiar la posición de una rama.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
147
Los comandos Forzar y Des-forzar rama
Fuerza o des-fuerza la rama seleccionada del nodo actual.
El comando Forzar Rama “fuerza” a PrecisionTree a usar la rama
seleccionada de un nodo. Cuando se fuerza, la rama se muestra en rojo
y todos los valores calculados del modelo se actualizan para mostrar
que se usa siempre la rama forzada.
El comando Forzar ruta
Fuerza o des-fuerza la ruta del árbol anterior a la rama
seleccionada así como la propia rama.
El comando Forzar ruta “fuerza” a PrecisionTree a usar la ruta
seleccionada del árbol, hasta la propia rama seleccionada. Cuando se
fuerza, la rama se muestra en rojo y todos los valores calculados del
modelo se actualizan para mostrar que se usa siempre la rama forzada.
Forzar una ruta resulta especialmente útil cuando ya se han producido
una serie de sucesos representados en el árbol y se conocen los
resultados que se han producido.
El comando Forzar todas las decisiones
Fuerza todas las decisiones del árbol a las decisiones óptimas.
El comando Forzar todas las decisiones “fuerza” a PrecisionTree a usar
la rama de cada nodo de decisión que representa la decisión óptima.
Cuando se fuerza, la rama se muestra en rojo y todos los valores
calculados del modelo se actualizan para mostrar que se usan siempre
las ramas forzadas.
El comando Borrar todo lo forzado
Elimina todo lo forzado en las ramas de todo el árbol de
decisión.
148
El menú contextual de una rama de árbol de decisión
Los menús contextuales del diagrama de
influencia
De forma similar a los menús contextuales de un árbol de decisión, los
menús desplegables aparecen cuando se hace clic con el botón derecho
del ratón sobre componentes de un diagrama de influencia, como
nodos, arcos, o el nombre del diagrama de influencia. Estos menús
incluyen comandos para acceder a las configuraciones de nodos y arcos,
cambiar nombres de nodos y arcos, etc.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
149
El comando Convertir a árbol de decisión
Convierte un diagrama de influencia en un árbol de decisión.
El comando Modelo – Convertir a árbol de decisión del menú
contextual del diagrama de influencia permite convertir un diagrama de
influencia en un árbol de decisión.
150
Los menús contextuales del diagrama de influencia
El menú Análisis de decisión
El comando Perfil de riesgo
Realiza un análisis de decisión en un árbol de decisión o
diagrama de influencia.
El comando Perfil de riesgo del menú Análisis de decisión ejecuta un
análisis de decisión completo en el modelo seleccionado. Durante el
análisis, PrecisionTree determina todos los posibles valores de la ruta y
la probabilidad asociada con cada uno. Estos resultados se usan para
crear una función de distribución que se denomina perfil de riesgo.
Cuando se selecciona el comando Perfil de riesgo, o se hace clic en el
icono Análisis de decisión y se selecciona Perfil de riesgo, aparece un
cuadro de diálogo indicando al usuario que introduzca el nombre del
modelo a analizar y el nombre del nodo de inicio (para árboles de
decisión y sub-árboles) del modelo a analizar.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
151
Las opciones Analizar del cuadro de diálogo Perfil de riesgo son:
•
Modelo. Selecciona el modelo a analizar entre todos los
modelos disponibles del libro de trabajo activo.
•
Nodo de inicio. Selecciona el nodo de inicio del análisis; sólo es
aplicable en árboles y sub-árboles de decisión. Si está
seleccionada la opción predeterminada Todo el modelo, se
analizará el árbol de decisión o diagrama de influencia en su
totalidad. Si hay un nodo individual seleccionado, el análisis se
hace sobre el valor de ese nodo, usando el sub-árbol compuesto
por todas las rutas que salen de ese nodo hasta el final. Nota: Si
el comando Perfil de riesgo se selecciona a través del menú
desplegable que aparece cuando se hace clic con el botón
derecho del ratón sobre el nodo, el Nodo de inicio pasa a ser
automáticamente el nodo seleccionado.
•
Rutas. Controla si el análisis se realizará sólo en la ruta óptima a
través del modelo, o si se analizarán y compararán todas las
opciones de una decisión inicial (sólo es aplicable en árboles de
decisión que comienzan con un nodo de decisión).
Las opciones Incluir resultados del cuadro de diálogo Perfil de riesgo
son:
152
•
Gráfica de probabilidad. Selecciona crear un informe con una
gráfica de Probabilidad de Perfil de riesgo.
•
Gráfica acumulativa. Selecciona crear un informe con una
gráfica de Probabilidad Acumulativa de Perfil de riesgo.
•
Resumen estadístico. Genera un informe de resumen
estadístico del análisis de decisión.
El menú Análisis de decisión
Gráfica de
probabilidad del
perfil de riesgo
El comando Perfil de riesgo del Análisis de decisión genera un gráfico
del perfil de riesgo del modelo. El gráfico de perfil de riesgo muestra
cada uno de los resultados finales posibles del nodo final y la
probabilidad de que se produzca cada uno de ellos. Cada línea del
gráfico muestra la probabilidad de que el resultado final sea igual a un
cierto valor. Si el árbol comienza con un nodo de decisión, PrecisionTree
analiza cada una de las posibles soluciones del nodo y superpone en el
mismo gráfico el perfil de riesgo de cada una de ellas.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
153
Gráfica
acumulativa del
perfil de riesgo
154
El comando Perfil de riesgo del menú Análisis de decisión genera un
gráfico del perfil de riesgo acumulativo del modelo. Si el árbol comienza
con un nodo de decisión, PrecisionTree crea una gráfica acumulativa de
perfil de riesgo de cada posible decisión del nodo. Este gráfico muestra
una distribución acumulativa que indica la probabilidad de cualquier
resultado final menor o igual a un cierto valor. El gráfico se crea como
una gráfica de Excel y se puede personalizar usando cualquiera de los
comandos de formatos de gráfico de Excel.
El menú Análisis de decisión
Resumen
estadístico del
perfil de riesgo
El comando Perfil de riesgo del menú Análisis de decisión genera un
informe estadístico después de ejecutar el análisis. El informe muestra
datos estadísticos generales del modelo de decisión, que incluyen la
media, desviación estándar, etc. Si el Nodo de inicio es un nodo de
decisión y la opción Rutas está en Todas las ramas del nodo de inicio,
PrecisionTree analizará cada una de las posibles decisiones del nodo.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
155
El comando Sugerencia de política
Realiza un análisis de decisión en un árbol de decisión para
generar un informe de Sugerencia de política.
El comando Sugerencia de política del menú Análisis de decisión
genera una sugerencia de política para el modelo seleccionado. Esta
función muestra la opción que se escogió en cada nodo, ilustrando la
ruta óptima en una versión reducida del árbol de decisión, junto con
una tabla de decisión que identifica las decisiones óptimas por nodo.
Cuando se selecciona el comando Sugerencia de política del menú
Análisis de decisión, o se hace clic en el icono Análisis de decisión y se
selecciona Sugerencia de política, aparece un cuadro de diálogo
indicando al usuario que introduzca el nombre del modelo a analizar y
el nombre del nodo de inicio del modelo a analizar.
La opción Analizar del cuadro de diálogo Sugerencia de política
incluye:
156
•
Modelo. Selecciona el modelo a analizar entre todos los
modelos disponibles del libro de trabajo activo.
•
Nodo de inicio. Selecciona el nodo de inicio para el análisis. Si
está seleccionada la opción predeterminada Todo el modelo, se
analizará el árbol de decisión en su totalidad. Si hay un nodo
individual seleccionado, el análisis se hace sobre el valor de ese
nodo, usando el sub-árbol compuesto por todas las rutas que
salen de ese nodo hasta el final. Nota: Si el comando Sugerencia
de política se selecciona a través del menú desplegable que
aparece cuando se hace clic con el botón derecho del ratón sobre
el nodo, el Nodo de inicio pasa a ser automáticamente el nodo
seleccionado.
El menú Análisis de decisión
Las opciones Incluir resultados del cuadro de diálogo Sugerencia de
política son:
Tabla de decisión
de sugerencia de
política
•
Tabla de decisión. Crea un informe que muestra las decisiones
óptimas por nodo y las ventajas asociadas con tomar la mejor
opción en cada decisión.
•
Árbol de decisión óptimo. Genera una versión reducida del
árbol de decisión que muestra los nodos que posiblemente se
pueden encontrar a lo largo de la ruta ideal.
La tabla de decisión de sugerencia de política identifica la opción
óptima que se debe tomar en cada nodo de decisión de la ruta
óptima. Además, también muestra la Elección óptima, la
Probabilidad de llegada (o la probabilidad de alcanzar el nodo
indicado) y el Beneficio de la elección correcta (o el valor asociado
con la elección correcta del nodo).
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
157
Árbol de decisión
óptimo de
sugerencia de
política
158
El árbol de decisión óptimo de sugerencia de política muestra una
versión reducida del árbol de decisión que contiene sólo los nodos
que se pueden encontrar en la ruta óptima.
El menú Análisis de decisión
El comando Análisis de sensibilidad
Realiza un análisis de sensibilidad en un modelo de decisión.
El comando Análisis de sensibilidad ejecuta un análisis de sensibilidad
en un modelo de decisión. El objetivo de un análisis de sensibilidad es
identificar las variables de entrada del modelo que tienen mayor efecto
sobre los resultados. En un análisis de sensibilidad, los valores
seleccionados en Entradas se cambian y se registra el efecto de esa
variación sobre el valor Salida. Se puede variar una celda cada vez
(análisis de sensibilidad de “una dirección”) o dos celdas al mismo
tiempo (análisis de sensibilidad de “dos direcciones”). Los informes
generados por el análisis de sensibilidad incluyen gráficos tornado,
gráficos de araña, gráficos análisis de sensibilidad de una dirección y de
dos direcciones, y gráficos de región de estrategia.
Cuando se selecciona el comando Análisis de sensibilidad o se hace clic
sobre el icono Análisis de sensibilidad, aparece el cuadro de diálogo
Análisis de sensibilidad, indicando al usuario que introduzca el tipo de
análisis así como la información de la Salida a analizar. Además, se
pueden introducir las Entradas para el análisis así como los informes y
gráficos que se desean.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
159
Tipo de análisis
Resultado de
salida
Entradas
160
La opción Tipo de análisis especifica si se realizará un análisis de
sensibilidad de una dirección o de dos direcciones. En los análisis de
sensibilidad de una dirección, se cambian una o más Entradas en el
rango de Mínimo-Máximo. Por cada valor de Entrada que se prueba, se
calcula un nuevo valor para la Salida. En los análisis de sensibilidad de
dos direcciones, se cambian simultáneamente dos Entradas y se prueban
todas las posibles combinaciones de valores de las dos celdas. Luego, se
registra el efecto de cada combinación sobre la Salida.
La sección Salida especifica el tipo de valor y modelo a analizar, así
como el nodo de inicio del modelo para el análisis. Las opciones de
Salida son:
•
Tipo de valor. Se puede seleccionar como salida del análisis de
sensibilidad un resultado de un modelo en su totalidad (es
decir, el valor del nodo de inicio seleccionado) o una celda
individual de una hoja de cálculo.
•
Modelo. Selecciona el modelo a analizar entre todos los
modelos disponibles del libro de trabajo activo.
•
Nodo de inicio. Selecciona el nodo de inicio para el análisis. Si
está seleccionada la opción predeterminada Todo el modelo, se
analizará el árbol de decisión o diagrama de influencia en su
totalidad. Si hay un nodo individual seleccionado, el análisis se
hace sobre el valor de ese nodo, usando el sub-árbol compuesto
por todas las rutas que salen de ese nodo hasta el final. Nota: Si
el comando Análisis de sensibilidad se selecciona a través del
menú desplegable que aparece cuando se hace clic con el botón
derecho del ratón sobre el nodo, el Nodo de inicio pasa a ser
automáticamente el nodo seleccionado.
La sección Entradas identifica las celdas a cambiar en el análisis de
sensibilidad y los valores a probar en esas celdas. Se puede probar
cualquier cantidad de Entradas en un solo análisis de sensibilidad.
Cuando se ejecuta un análisis de sensibilidad de dos direcciones, se
varían dos de las Entradas el mismo tiempo. La tabla de Entradas
muestra las celdas que se van a variar junto con un resumen de la
variación definida para cada una.
El comando Análisis de sensibilidad
Las opciones de la sección Entradas son:
•
Añadir. Añade una nueva entrada para el análisis de
sensibilidad. Para obtener información sobre cómo añadir
entradas, consulte la sección El cuadro de diálogo Definición
de entrada de sensibilidad más adelante en este capítulo.
•
Editar. Muestra una entrada definida anteriormente en el
cuadro de diálogo Definición de entrada de sensibilidad para su
edición.
•
Eliminar. Elimina una entrada definida anteriormente.
Las casillas que aparecen junto a cada entrada seleccionan las entradas
que se van a incluir en el análisis de sensibilidad de una dirección o la
entrada a mostrar en el eje X y el eje Y de los gráficos del análisis de
sensibilidad de dos direcciones.
Incluir resultados
La sección Incluir resultados especifica el tipo de informes y gráficos
que va a generar el análisis de sensibilidad. Estas opciones cambian
dependiendo de si selecciona un análisis de sensibilidad de una
dirección o de dos direcciones. Las opciones de Incluir resultados de un
análisis de sensibilidad de una dirección son:
•
Gráfico de sensibilidad. Este gráfico muestra un gráfico de
línea que indica el cambio en un valor de salida cuando se varía
un valor de entrada
•
Región de estrategia. Muestra cómo cambia el valor de cada
posible decisión inicial del modelo en cada valor probado en el
análisis de una dirección. Para que este análisis se realice, la
salida debe ser el valor de un nodo de decisión.
•
Gráfico de tornado. Este gráfico resume el efecto de cada
entrada sobre la salida, con barras que muestran el cambio en la
salida causado por cada entrada.
•
Gráfico de araña. Este gráfico resume el efecto de cada entrada
sobre la salida, con una línea que muestran el cambio en la
salida causado por cada entrada.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
161
Las opciones de Incluir resultados de un análisis de sensibilidad de dos
direcciones son:
Opciones
162
•
Gráfico de sensibilidad. Este gráfico 3-D muestra el cambio del
valor de la salida en cada combinación probada de valores de
entrada.
•
Región de estrategia. Muestra regiones donde diferentes
decisiones son óptimas dependiendo de los cambios en dos
variables de entrada seleccionadas. Este gráfico sólo se genera
cuando la salida es el valor de un nodo de decisión.
La sección Opciones incluye:
•
Informe de salida como % de cambio del valor actual. Muestra
gráficos de sensibilidad en términos de cambio de porcentaje
del valor actual de la salida, en lugar de en términos de cambio
real del valor.
•
Mostrar cálculos durante el análisis. Indica a PrecisionTree que
actualice la pantalla de Excel según se van calculando los
valores durante el análisis de sensibilidad.
El comando Análisis de sensibilidad
El cuadro de diálogo Definición de entrada de
sensibilidad
El cuadro de diálogo Definición de entrada de sensibilidad se usa para
identificar las celdas a cambiar en el análisis de sensibilidad y los
valores a probar en esas celdas. Este cuadro de diálogo aparece cuando
se hace clic en el botón Añadir o Editar en la sección Entradas del
cuadro de diálogo Análisis de sensibilidad.
Las opciones de la sección Entrada del cuadro de diálogo Definición de
entrada de sensibilidad son:
•
Celda. Especifica la referencia del valor de entrada que se va a
variar en el análisis de sensibilidad. Puede hacer clic en el icono
Seleccionar Referencia de Excel para ir a la hoja de cálculo y
seleccionar la celda deseada.
•
Etiqueta. Especifica la etiqueta que se va a usar para identificar
la entrada. Automático especifica que la etiqueta se tomará del
nombre del nodo o rama asociado con a la entrada o de las
etiquetas de la celda de la hoja de cálculo. También puede crear
su propia etiqueta introduciéndola directamente en el campo
Etiqueta.
•
Valor base. Especifica el valor base que se debe usar en la
entrada antes de hacer la variación (es decir, el valor que tendrá
la entrada en el análisis cuando no se varíe). Valor de celda
actual especifica que el valor base será el valor actual de la
celda; también se puede introducir cualquier valor de base.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
163
Las opciones de la sección Variación del cuadro de diálogo Definición
de entrada de sensibilidad son:
•
164
Método. Selecciona el tipo de variación del Valor Base como se
detalla en Cambio y Cambio Máximo. Las opciones son:
-
+/- porcentaje de cambio del valor de base, donde los
valores Cambio Mín. (%) y Cambio Máx. (%) son
reducciones o aumentos de porcentaje del valor base. Esta
opción no se puede usar si la entrada tiene un valor base
de 0.
-
+/- cambio atual del valor de base, donde los valores
Cambio Mín. y Cambio Máx. son reducciones o aumentos
reales del valor base.
-
Mínimo y máximo real, donde el Mínimo y el Máximo
introducidos son los valores máximo y mínimo reales del
rango de posibles valores de la entrada.
•
Mínimo o Cambio Mín. Especifica el valor mínimo a usar en la
Entrada seleccionada, usando el Método de variación
seleccionado.
•
Máximo o Cambio Máx. Especifica el valor máximo a usar en la
Entrada seleccionada, usando el Método de variación
seleccionado.
•
Pasos. Especifica el número de pasos o intervalos a probar
dentro del rango mínimo-máximo introducido para la Entrada
seleccionada. Durante un análisis de sensibilidad, el rango
mínimo-máximo introducido se divide entre el número de
Pasos introducidos, y se calcula el valor de Entrada para cada
paso. Este valor se coloca luego en la Entrada y se calcula un
nuevo valor para la Salida.
El comando Análisis de sensibilidad
Resultados de un análisis de sensibilidad de una
dirección
Cuando PrecisionTree realiza un análisis de sensibilidad de una
dirección, se generan los siguientes gráficos e informes:
Gráficos de
sensibilidad de
una dirección
Este gráfico es un simple gráfico de línea que muestra los valores de la
Salida por cada valor de Entrada probado. Se genera un gráfico de
sensibilidad de una dirección por cada entrada especificada para el
análisis de sensibilidad. El gráfico se crea como una gráfica de Excel y se
puede personalizar usando cualquiera de los comandos de formatos de
gráfico de Excel.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
165
Región de
estrategia de una
dirección
166
El gráfico de región de estrategia de una dirección muestra los
resultados de cada posible decisión inicial por cada valor probado en el
análisis de sensibilidad de una dirección. Para que se realice este
análisis, la Salida debe ser el valor de un nodo de decisión.
El comando Análisis de sensibilidad
Gráfico de
tornado
El análisis de sensibilidad de una dirección genera un solo gráfico
tornado. Este gráfico resume el efecto de cada Entrada sobre la Salida.
En el gráfico tornado se crea una barra por cada Entrada, y debe haber
al menos 2 Entradas para generar este gráfico. Esta barra muestra el
cambio total de la Salida causado por la variación de la variable de
Entrada. Cuanto más larga sea la barra, mayor será el impacto de la
Entrada sobre los resultados, y por lo tanto más significativa resulta la
entrada para el modelo. El diagrama se crea como una gráfica de Excel y
se puede personalizar usando cualquiera de los comandos de formatos
de gráfico de Excel.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
167
Gráficos de araña
168
El análisis de sensibilidad de una dirección genera un solo gráfico de
araña. Este gráfico resume el efecto de cada Entrada sobre la Salida. En
el gráfico, se crea una línea por cada Entrada, y debe haber al menos 2
Entradas para generar este gráfico. Cada línea muestra el cambio de la
Salida en el rango de los valores correspondientes de la Entrada. Cuanto
más pronunciada sea la línea, mayor será el impacto de la Entrada sobre
los resultados, y por lo tanto más significativa resulta la entrada para el
modelo. El diagrama se crea como una gráfica de Excel y se puede
personalizar usando cualquiera de los comandos de formatos de gráfico
de Excel.
El comando Análisis de sensibilidad
Resultados de un análisis de sensibilidad de dos
direcciones
Cuando PrecisionTree realiza un análisis de sensibilidad de dos
direcciones, se generan los siguientes gráficos e informes:
Gráfico de
sensibilidad de
dos direcciones
Cuando se selecciona esta opción, se genera un gráfico de sensibilidad
de dos direcciones. Esta es una gráfica tridimensional que muestra el
valor de cada Salida por cada posible combinación de valores de la
Entradas. Las Entradas se muestra en los ejes X e Y, mientras que los
valores de la Salida se muestran en el eje Z.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
169
Región de
estrategia de dos
direcciones
170
Los gráficos de región de estrategia muestran regiones donde diferentes
decisiones son óptimas dependiendo de los cambios en dos variables de
entrada seleccionadas. El valor de la primera variable de entrada se
dibuja en el eje X y el valor de la segunda variable se dibuja en el eje Y.
Los diferentes símbolos del gráfico indican la decisión óptima en
diferentes combinaciones de valores de dos entradas; en el caso de
abajo, el valor del Costo de perforar y el valor del Resultado final
Grande. Este gráfico sólo se genera cuando la Salida es el valor de un
nodo de decisión.
El comando Análisis de sensibilidad
El comando Revisión bayesiana
Realiza una revisión bayesiana de un nodo de azar en un árbol
de decisión.
El comando Revisión Bayesiana “invierte” un árbol o sub-árbol de
decisión usando la regla de Bayes para intercambiar las probabilidades
condicionales y las incondicionales.
La regla de Bayes se usa para revisar las probabilidades cuando se
recibe nueva información. Se comienza con las probabilidades iniciales
de obtener varios resultados y las probabilidades condicionales del
efecto de cierta información sobre resultados ya obtenidos. Por ejemplo,
en un árbol en el que se hace una prueba a un individuo para ver si ha
consumido drogas, se comienza con las probabilidades iniciales de
estado de consumo (consumidor o no consumidor) y las probabilidades
condicionales de resultados de pruebas (positivo o negativo) dado un
estado de consumo. Sin embargo, en un contexto de decisión en el que
se observan los resultados de la prueba antes de conocer el estado de
consumo del individuo, es útil conocer las probabilidades opuestas: las
probabilidades incondicionales de resultados de una prueba y las
probabilidades condicionales (posteriores) de estado de consumo de
drogas dados ciertos resultados de prueba. Estas probabilidades se
obtienen a través de la regla de Bayes.
La revisión bayesiana requiere un árbol o subárbol de decisión sólo con
nodos de azar y una estructura simétrica.
Para realizar una revisión bayesiana, haga clic derecho en el nodo raíz
del árbol o sub-árbol de decisión que desea revisar. Normalmente
deberá aceptar el valor predeterminado de Orden Revisado de Nodos
(el orden de los nodos en el árbol revisado).
Cuando se realiza la revisión bayesiana, el árbol se "invierte" al orden
revisado de nodos. Las probabilidades del árbol invertido se calculan
con la regla de Bayes.
A continuación se muestran dos árboles: uno antes de la revisión
bayesiana y otro después:
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
171
Para obtener más información sobre la revisión bayesiana, consulte el
Apéndice B: Teorema de Bayes.
172
El comando Revisión bayesiana
El comando Agregar árbol
Agrega un sub-árbol simétrico en un nodo final de un árbol de
decisión.
El comando Agregar Árbol facilita la configuración de un nuevo árbol o
sub-árbol con una serie de nodos que se añadirán simétricamente
cuando se construya el nuevo árbol o sub-árbol. Una vez configurado
un nuevo árbol simétrico, se pueden eliminar fácilmente las ramas que
no necesite.
Cuando se crea un árbol simétrico, cada uno de los nodos de la lista se
añade a los nodos creados en la fila o entrada previa en la tabla Agregar
Sub-árbol Simétrico. Por ejemplo, en el árbol creado en la tabla anterior,
se crea primero un nodo de decisión denominado “Probar” con dos
ramas “Sí” y “No”. Luego, se añade un nodo de decisión denominado
“Perforar” con dos ramas “Superficial” y “Profunda” a continuación de
cada una de las dos ramas del nodo “Prueba”. Entonces, se añade un
nodo denominado “Petróleo encontrado” con tres ramas a continuación
de cada una de las ramas de los nodos denominados “Perforar”.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
173
El árbol simétrico resultante se muestra a continuación:
En este ejemplo, la entrada de “Petróleo encontrado” genera cuatro
nodos en el árbol creado, ahorrándole tiempo en comparación con la
introducción manual de los nodos.
174
El comando Agregar árbol
El comando Buscar
Muestra una tabla con todos los nodos y ramas (o arcos) del
modelo.
El comando Buscar del menú Utilidades muestra una tabla con todos
los nodos y ramas (o arcos) del modelo. Cuando se hace clic en un nodo,
la selección de hoja de cálculo de Excel se desplaza al nodo
seleccionado. La función Zoom permite cambiar temporalmente el
tamaño del modelo para ver mejor los nodos y sub-árboles, durante el
uso del cuadro de diálogo Buscar. Haga clic en Aceptar para salir del
cuadro de diálogo con la selección de la hoja de cálculo situada ahora
sobre el nodo destacado.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
175
Las opciones del cuadro de diálogo Buscar son:
176
•
Modelo. Selecciona el modelo del libro de trabajo activo del que
se mostrarán los nodos y ramas (o arcos).
•
Organizar. Haciendo clic en el icono Organizar se puede
especificar el orden y agrupamiento de los nodos y ramas por
tipo, nombre o celda.
•
Zoom. Haciendo clic en el icono Zoom se establece la
visualización de la hoja de cálculo en el % de zoom especificado,
durante el uso del cuadro de diálogo Buscar.
El comando Buscar
El comando Errores de modelo
Muestra una tabla con todos los errores encontrados en los
modelos abiertos.
La ventana del comando Errores de modelo del menú Utilidades
muestra todos los errores encontrados en los modelos abiertos, lo cual
permite depurar los problemas saltar rápidamente a los nodos con
errores. La barra de estado de Excel muestra los errores que se
producen. La ventana Errores de modelo muestra todos los errores de
los modelos abiertos.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
177
178
El comando Actualizar Enlaces del modelo
Actualiza los valores enlazados de un modelo enlazado.
Si selecciona el comando Actualizar Enlaces del Modelo o se hace clic
en el icono Actualizar Enlaces del Modelo se fuerza la actualización del
resultado final de todos los nodos finales de todos los árboles enlazados
abiertos. Esto sólo tiene efecto cuando el Método de Cálculo de
Resultado Final de Ruta se establece en Hojas de Cálculo Enlazadas, en
la pestaña Cálculo del cuadro de diálogo Configuraciones de Modelo, y
la opción Actualización de Enlace es Manual. La actualización manual
de los enlaces del modelo puede ser útil para editar árboles enlazados
cuando los recálculos continuos pueden ralentizar el funcionamiento.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
179
180
El menú Utilidades
Los comandos del menú Utilidades permiten repasar e ir a cualquier
nodo del modelo rápidamente, así como especificar la forma de generar
los informes de errores del modelo.
El comando Configuraciones de aplicación
Muestra el cuadro de diálogo “Configuraciones de aplicación”
donde se establecen los valores predeterminados del programa
Muchas de las configuraciones de PrecisionTree se pueden establecer en
valores predeterminados que se usan cada vez que se usa PrecisionTree.
Esto incluye valores predeterminados para cálculos de modelos,
funciones de utilidad, opciones de informes, etc.
La mayoría de las opciones del cuadro de diálogo Configuraciones de
aplicación, como Ruta Óptima, Método de Cálculo de Árbol y
Actualización de Enlace, son configuraciones predeterminadas de los
cuadros de diálogo Configuraciones del Modelo o Configuraciones del
Nodo. La información de esas configuraciones se puede encontrar en
otras secciones de este manual. Las Configuraciones de Aplicación que
no se cubren en otras secciones son:
•
Incluye comentarios descriptivos. Incluye en los informes
celdas con comentarios que describen detalles de diferentes
elementos de cada informe.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
181
182
El menú Ayuda
El comando Ayuda de PrecisionTree
Muestra la ayuda electrónica de PrecisionTree.
El comando Ayuda de PrecisionTree del menú Ayuda abre el archivo
de ayuda electrónica de PrecisionTree. Las funciones y comandos de
PrecisionTree se describen en este archivo.
El comando Manual electrónico
Muestra el manual electrónico de PrecisionTree.
El comando Manual electrónico del menú Ayuda abre el manual
electrónico del programa en formato PDF. Para abrir el manual
electrónico debe tener instalado el programa Adobe Reader.
El comando Hojas de cálculo de ejemplo
Muestra una ventana del Explorador que contiene los archivos
disponibles de hojas de cálculo de ejemplo de PrecisionTree
El comando Hojas de cálculo de ejemplo del menú Ayuda abre una
ventana del Explorador de Windows con una lista de los modelos de
ejemplo que incluye el programa PrecisionTree.
El comando Activación de licencia
Muestra la información de licencia de PrecisionTree y permite
obtener licencia para versiones de prueba
El comando Activación de licencia del menú Ayuda abre el cuadro de
diálogo Activación de licencia que contiene información sobre la versión
y licencia de su copia del programa PrecisionTree. Con este cuadro de
diálogo también puede convertir una versión de prueba de
PrecisionTree en una copia con licencia.
Para obtener más información sobre licencias para su copia de
PrecisionTree, consulte el Capítulo 1: Introducción de este manual.
El comando Acerca de
Muestra información sobre la versión y el copyright de
PrecisionTree
El comando Acerca De del menú Ayuda abre el cuadro de diálogo
Acerca De que contiene información sobre la versión y el copyright de
PrecisionTree.
Capítulo 4: Referencia de comandos de PrecisionTree
183
184
Apéndice A: Notas técnicas
Algoritmo de cálculo de los árboles de decisión
Esta es una breve descripción del proceso que PrecisionTree utiliza para
calcular los valores del modelo.
1.
2.
3.
3.
Se expanden todos los nodos de referencia (internos y externos).
Se enumeran todas las posibles rutas a través del árbol.
Por cada ruta, se calcula el valor final asociado con la ruta.
Árboles acumulativos:
El valor final es la suma de todos los valores de rama de esa
ruta. Si se especifica una fórmula de resultado final en cualquier
nodo, ésta se aplica a la rama antes de hacer la suma.
Árboles de fórmula:
Se calcula el valor final evaluando la fórmula predeterminada
especificada en la raíz del árbol o la fórmula personalizada
especificada en el nodo final.
Árboles enlazados:
Siguiendo la ruta a través del árbol, de izquierda a derecha, se
sustituye cada valor de rama en la celda especificada como
celda enlazada del nodo principal (es decir, el nodo en el que se
originan las ramas). Los contenidos anteriores de las celdas que
son reemplazadas por estos valores de rama se almacenan
internamente para que se puedan restaurar al final del cálculo.
Cuando se alcanza un nodo final, se recalcula la hoja de cálculo
y el valor final del nodo se toma de la celda especificada para el
nodo final. Recuerde que si se envían a la misma celda dos
valores de rama de la ruta, el primero es sustituido por el
segundo, y el primer valor no tiene efecto.
Árboles con macros VBA:
Se llama al macro VBA personalizado especificado para extraer
los valores del nodo final.
Si se especificó una función de utilidad, se convierte cada uno de los
valores finales en su utilidad correspondiente.
Apéndice A: Notas técnicas
185
4.
5.
6.
186
A continuación, se “procesa en regresión” el árbol siguiendo estos
pasos:
A) Por cada nodo que sólo tiene nodos finales como nodos
sucesores, determine el valor esperado (o utilidad esperada)
por
Nodo de azar: Tome el promedio de los valores finales
estimados por sus correspondientes probabilidades.
Nodos de decisión: Use el valor de la rama óptima (máximo o
mínimo). Los empates se deciden siempre
seleccionando la rama superior.
Nodos lógicos: Use el valor esperado de la ruta especificado
como “VERDADERO” por las declaraciones lógicas de
la rama. Si no hay ramas con valor “VERDADERO”, se
genera un valor de error. Si hay más de una declaración
lógica que genera un valor “VERDADERO”, el valor
esperado es el promedio de todas las ramas con valor
“VERDADERO” (es decir, el nodo lógico se trata como
un nodo de azar con probabilidades igualmente
distribuidas entre todas las ramas que generen un valor
“VERDADERO”).
B) El valor (o utilidad) calculado en A) se muestra junto al
nodo. La rama óptima seleccionada por cualquier nodo de
decisión se indica con declaraciones de “VERDADERO” o
“FALSO” junto a las ramas.
C) Una vez resueltos todos estos nodos, convierta
conceptualmente los nodos calculados en nodos finales, con
valores finales (o utilidades) iguales a los valores
determinados en A).
D) Repita el paso A), procesando en regresión hasta que sólo
quede un nodo final en el árbol.
Si se usa una función de utilidad y el formato de salida es
“Equivalente de certeza”, antes de mostrarse las utilidades
esperadas se convierten a “unidades de valor” mediante el uso de la
función de utilidad inversa.
En cada ruta, se determinan las probabilidades finales
multiplicando todas las probabilidades de cada rama de esa ruta. Si
una rama sale de una rama de decisión o lógica que no se tomó, la
probabilidad es cero.
Algoritmo de cálculo de los árboles de decisión
Apéndice B: El teorema de
Bayes
Introducción
189
Derivación del teorema de Bayes
191
Uso del teorema de Bayes
193
Apéndice B: El teorema de Bayes
187
188
Introducción
Ya mencionamos en Introducción al análisis de decisiones que los arcos
condicionales son reversibles. Eso significa que se puede cambiar el
orden de dos sucesos de azar. Consideremos una decisión que incluye
dos sucesos de azar: Lluvia en Boston y Lluvia en New York. Hemos
decidido que los dos sucesos son dependientes: si llueve en Boston es
más probable que llueva en New York. Por otro lado, ¿no se podría
decir que si llueve en New York es más probable que llueva en Boston?
Modelo de día de
lluvia
Así es como aparecen los sucesos en el diagrama de influencia:
Se hace
Y en un árbol de decisión:
Becomes
Este proceso se denomina a veces “invertir” un árbol de probabilidad.
Pero ahora debemos redefinir las probabilidades asociadas con cada
suceso. Aquí es donde interviene el teorema de Bayes. El teorema de
Bayes es una fórmula algebraica que describe la relación entre las
probabilidades de sucesos dependientes.
Apéndice B: El teorema de Bayes
189
Definición de términos
Si la memoria sobre teoría de probabilidad le falla, aquí tiene un rápido
repaso de las anotaciones que se usan en este apéndice.
P( A )
la probabilidad de que el suceso A se produzca
P( AB ) la probabilidad de que los sucesos A y B se produzcan (A y B), es
igual a P(BA )
P( A|B ) la probabilidad de que el suceso A se produzca si el suceso B se
produce (A dado B), no es igual a P( A|B )
P( A )
190
la probabilidad de que el suceso A no se produzca (no A), es igual
a 1 - P( A )
Introducción
Derivación del teorema de Bayes
El teorema de Bayes es fácil de derivar usando simple teoría de la
probabilidad. Primero, comenzaremos con dos reglas básicas:
P(AB)
P(B)
i.
P(A|B) =
ii.
P( A ) = P( AB ) + P( AB )
Cuando se invierte un árbol, normalmente se conoce la probabilidad del
suceso X y la probabilidad del suceso Y si se produce el suceso X (P(X) y
P(Y|X)). Normalmente es necesario calcular la probabilidad del suceso X
si se produce el suceso Y (P(X|Y)) en términos de lo que ya conocemos.
Podemos construir la siguiente expresión de la ecuación i:
iii.
P( X |Y ) =
P( XY )
P(Y )
Usando la ecuación ii, se puede decir:
iv.
 )
P(Y ) = P( XY ) + P( XY
Podemos combinar esta expresión con la ecuación iii:
v.
P( X |Y ) =
P( XY )
 )
P( XY ) + P( XY
 ) , por lo tanto podemos usar
Pero tal vez no conozcamos P( XY ) y P( XY
la ecuación i para encontrar nuevas expresiones:
vi.
P( XY ) = P(Y | X )P( X )
vii.
 ) = P(Y | X )P( X )
P( XY
Podemos sustituir estas expresiones en la ecuación v para obtener el
teorema de Bayes:
Apéndice B: El teorema de Bayes
191
Teorema de
Bayes
viii.
P( X |Y ) =
P(Y | X )P( X )
P(Y | X )P( X ) + P(Y | X )P( X )
El teorema de Bayes describe la probabilidad de un suceso X si se
produce un suceso Y usando valores que ya conocemos.
Otro valor que puede ser útil es la probabilidad del suceso Y. Se puede
encontrar combinando las ecuaciones i e ii. Comencemos usando la
ecuación ii:
ix.
 )
P(Y ) = P( XY ) + P( XY
 ) usando la ecuación i:
Podemos encontrar P( XY ) y P( XY
x.
P( XY ) = P(Y | X )P( X )
xi.
 ) = P(Y | X )P( X )
P( XY
Combinando estas ecuaciones llegamos a la expresión:
xii.
192
P(Y ) = P(Y | X )P( X ) + P(Y | X )P( X )
Derivación del teorema de Bayes
Uso del teorema de Bayes
Todas estas ecuaciones están muy bien, pero ¿cómo se aplican a un
árbol de decisión? Usemos el teorema de Bayes en el ejemplo descrito
anteriormente. Primero, añadamos anotaciones de probabilidad a los
dos árboles.
Modelo de día de
lluvia con
anotaciones de
probabilidad
Se hace
En el nuevo árbol, debemos calcular la probabilidad de que llueva en
Boston si llueve en New York, o P(a|c ) . Sustituyamos las variables en el
teorema de Bayes:
xiii.
P(a|c ) =
P(c |a )P(a )
P(c |a )P(a ) + P(c |a )P(a )
Para este ejemplo, P(a ) = P(b ) como sólo hay dos sucesos que se
corresponden con el nodo de azar:
xiv.
P(a|c ) =
P(c |a )P(a )
P(c |a )P(a ) + P(c | b )P(b )
Afortunadamente, conocemos todos los valores necesarios para resolver
esta ecuación:
xv.
Apéndice B: El teorema de Bayes
P(a|c ) =
. 5 ×. 3
=. 52
(. 5 ×. 3) + (. 2 ×. 7 )
193
Podemos usar el mismo método para resolver P(b |c ) , P(a|d ) y P(b |d ) .
¿Pero que sucede con P(c ) ? Muy fácil. Todo lo que tenemos que hacer
es usa la ecuación xii (recuerde que P(a ) = P(b ) ):
xvi.
P(c ) = P(c |a )P(a ) + P(c |a )P(a ) = P(c |a )P(a ) + P(c | b )P(b )
Afortunadamente, conocemos todos los valores necesarios para resolver
esta ecuación:
xvii.
P(c ) = (. 5 ×. 3) + (. 2 ×. 7 ) =. 29
Podemos usar el mismo método para resolver P(d ) . Este es el árbol de
decisión después de resolver todos los valores que faltan:
Solución al
modelo de día
de lluvia
Se hace
Como puede ver, las probabilidades en cada nodo de azar siguen
sumando 1. Los dos árboles describen la misma situación usando
diferentes valores de probabilidad.
El teorema de Bayes se puede usar en cualquier situación en la que
necesite calcular probabilidades condicionales después de recoger los
datos. Las personas que toman decisiones asignando distribuciones de
probabilidad a los parámetros de un modelo y usando el teorema de
Bayes para sacar conclusiones sobre el modelo están haciendo lo que se
conoce como revisiones bayesianas del modelo. PrecisionTree usa los
métodos bayesianos para resolver diagramas de influencia.
194
Uso del teorema de Bayes
Apéndice C: Funciones de
utilidad
¿Qué es el riesgo?.......................................................................... 197
El riesgo puede ser objetivo o subjetivo ..........................................197
La decisión de que algo es arriesgado requiere un
juicio personal ...................................................................................197
Los riesgos son algo que normalmente podemos
aceptar o evitar ..................................................................................198
Medición del riesgo con funciones de utilidad............................ 199
Utilidad esperada .................................................................................200
Equivalente de certeza.........................................................................201
El precio del riesgo ...............................................................................201
PrecisionTree y las funciones de utilidad .................................... 203
Función de utilidad exponencial .......................................................203
Funciones de utilidad personalizadas.......................................... 205
Función de utilidad logarítmica ........................................................205
Función de utilidad de raíz cuadrada ...............................................206
Definición de funciones de utilidad personalizadas ....................207
Apéndice C: Funciones de utilidad
195
196
¿Qué es el riesgo?
El riesgo se deriva de nuestra incapacidad de predecir el futuro e indica
un grado de incertidumbre suficientemente importante como para que
lo percibamos. Esta imprecisa definición se define un poco más cuando
se mencionan algunas de las características más importantes del riesgo.
El riesgo puede ser objetivo o subjetivo
Lanzar una moneda al aire representa un riesgo objetivo, porque las
probabilidades son evidentes. Aunque el resultado sea incierto, el riesgo
objetivo se puede describir basándose precisamente en teoría,
experimentación o sentido común. Todo el mundo está de acuerdo
cuando se describe un riesgo objetivo. Describir la probabilidad de que
llueva el próximo jueves representa un riesgo subjetivo. Teniendo en
cuenta la misma información (teoría, cálculos computerizados, etc.), el
meteorólogo A puede pensar que la probabilidad de que llueva es del
30%, mientras que el meteorólogo B puede pensar que la probabilidad
es del 65%. Ninguno de los dos está equivocado. La descripción de un
riesgo subjetivo está abierta a modificaciones porque siempre se puede
mejorar la decisión con la llegada de nueva información, cuando se
estudia más detenidamente la situación o si se escucha la opinión de
otros. La mayoría de los riesgos de los modelos de decisión son
subjetivos.
La decisión de que algo es arriesgado requiere un
juicio personal
Considere la siguiente decisión entre dos inversiones:
50%
Modelo de
inversión
Ganar $50
Inversi—nA
E.V. = $20
50%
Perder $10
50%
Ganar $500
Inversi—nB
E.V. = $35
50%
Perder $430
Este ejemplo describe una decisión entre dos inversiones de riesgo
variable. La inversión B tiene el valor esperado más alto y sería la
seleccionada si el valor esperado fuera el único criterio de esta decisión.
Pero la inversión B parece mucho más arriesgada que la inversión A. La
mayoría de las personas elegirían la inversión A antes que la
inversión B. ¿Pero cómo podemos poner una medida cuantitativa al
riesgo de la situación?
Apéndice C: Funciones de utilidad
197
Los riesgos son algo que normalmente podemos
aceptar o evitar
Cada persona es diferente a la hora de decidir la cantidad de riesgo que
está dispuesta a aceptar. Por ejemplo, dos individuos con el mismo
capital podría reaccionar de un modo completamente diferente ante la
decisión de inversión anterior: uno podría elegir la inversión A mientras
el otro podría elegir la inversión B. Una persona responsable de tomar
decisiones puede tener aversión al riesgo; prefiere una distribución
pequeña de posibles resultados con la mayoría de las probabilidades
apuntando a resultados considerados deseables. Por otro lado, una
persona que se arriesga acepta una cantidad mayor de distribución o
posible variación en la distribución de resultados. Por supuesto, otras
personas pueden ser neutrales con respecto al riesgo; es decir, no
consideran el riesgo cuando toman decisiones, sino sólo el valor
esperado.
198
¿Qué es el riesgo?
Medición del riesgo con funciones de utilidad
Probablemente usted tiene una idea de cuánto riesgo es aceptable para
usted, pero ¿cómo expresar su preferencia de riesgo en un modelo de
decisión? Lo ideal sería poder examinar la decisión y considerar tanto el
valor esperado como el riesgo de una decisión. Y también le gustaría
tener en cuenta sus preferencias con respecto al riesgo. Aquí es donde
intervienen las funciones de utilidad.
Una función de utilidad es una expresión que explica el riesgo mediante
la conversión del resultado final de una decisión en unidades de
utilidad. La utilidad de una decisión se compara luego con la de otra
decisión para seleccionar la decisión óptima.
Funciones de
utilidad típicas
para diferentes
responsables de
decisión
El ejemplo anterior contiene funciones de utilidad típicas para personas
que tienen aversión al riesgo, para personas que toleran el riesgo y para
quienes son neutrales con respecto al riesgo. La curva de utilidad típica
de riesgo neutral es lineal (indicando que no se da consideración
especial a las situaciones de riesgo), mientras que la curva de quienes
tienen aversión al riesgo es convexa.
Apéndice C: Funciones de utilidad
199
Utilidad esperada
Volvamos al ejemplo de la inversión que tratamos anteriormente. Para
mayor simplicidad, se usa la siguiente función de utilidad:
Función de
utilidad
U( x ) = ln( x + 500 )
Además de calcular los valores esperados de las dos decisiones de
inversión, también podemos calcular las utilidades esperadas, que son
los promedios estimados de las unidades de utilidad de cada resultado.
Utilidad esperada
del modelo de
inversión
50%
Gano $50, U(X) = 6.31
Inversión A
VE = $20
UE = 6.25
50%
Pierdo $10, U(X) = 6.19
50%
Gano $500, U(X) = 6.91
Inversión B
VE = $35
UE = 4.25
50%
Pierdo $430, U(X) = 4.25
Para este ejemplo, la utilidad esperada de la inversión A es mayor que
la de la inversión B. Aunque el valor esperado de la inversión B es
mayor, la inversión A es una mejor elección. La utilidad esperada
parece un número sin significado. Podría decirle a su jefe: “Elijamos la
inversión A porque tiene un valor de utilidad de 6.25.” Debe expresar la
utilidad en unidades que tengan significado para otros.
200
Medición del riesgo con funciones de utilidad
Equivalente de certeza
El equivalente de certeza es un valor que se pone a una situación
incierta. Es la cantidad de dinero (en efectivo) que usted aceptaría para
evitar una decisión arriesgada. El equivalente de certeza de un nodo de
azar se calcula usando una la función de utilidad inversa y la utilidad
esperada del nodo. En lugar de tomar la decisión basándonos en la
utilidad esperada, podemos seleccionar la opción con el equivalente de
certeza más alto. Esto siempre se traduce en la misma decisión, pero se
utilizan unidades que podemos comprender.
En nuestro ejemplo, calcularíamos el equivalente de certeza con la
siguiente fórmula:
X = exp(UE ) − 500
Esta fórmula es la inversa de la función de utilidad. Si colocamos los
resultados en el árbol, veremos lo siguiente:
50%
Gano $50, U(X) = 6.31
Inversión A
VE = $20
UE = 6.25
EC = $19
50%
Pierdo $10, U(X) = 6.19
50%
Gano $500, U(X) = 6.91
Inversión B
VE = $35
UE = 4.25
EC = -$235
50%
Pierdo $430, U(X) = 4.25
En este modelo, la inversión A tiene el equivalente de certeza más alto.
Esto no sorprende ya que también tiene la utilidad esperada más alta.
El precio del riesgo
¿Cuánto está dispuesto a dar para evitar el riesgo? El precio del riesgo
es la diferencia entre el valor esperado y el equivalente de certeza de un
suceso. Cuanto más alto es el precio del riesgo de un suceso, más
aversión hacia el riesgo siente la persona que toma la decisión. Si el
precio del riesgo es un número negativo, a la persona que decide le
gusta aceptar riesgos. Para una situación de riesgo neutral, el precio del
riesgo es cero.
En el ejemplo, el precio del riesgo asociado con la inversión B es $270.
Estamos dispuestos a dar esa cantidad de dinero para evitar el riesgo
asociado con esta inversión. Pero sólo daríamos $1 para evitar el riesgo
relativamente pequeño asociado con la inversión A.
Apéndice C: Funciones de utilidad
201
202
PrecisionTree y las funciones de utilidad
PrecisionTree permite definir una función de utilidad diferente por cada
nodo de azar del modelo. Cuando se crea un nuevo nodo, PrecisionTree
le asigna automáticamente la función de utilidad predeterminada
(definida por el usuario). Se puede cambiar la función de utilidad de un
nodo en cualquier momento del proceso de modelación.
Para definir una decisión de riesgo neutral, simplemente introduzca un
coeficiente de riesgo cero o configure el modelo de decisión en el valor
esperado. PrecisionTree basará su decisión estrictamente en el valor
esperado.
Función de utilidad exponencial
La función de utilidad más común es la función de utilidad exponencial.
Esta función está incorporada a PrecisionTree y se define así:
U( x ) = 1 − exp(− x / R )
R es la tolerancia al riesgo de la persona que toma la decisión (también
denominado coeficiente de riesgo). Un valor R pequeño indica aversión
al riesgo. El aumento de R indica que la persona que toma la decisión
tolera más el riesgo.
Curvas típicas de
utilidad
exponencial
2
Utility
1.5
R=50
1
0.5
0
-0.5
R=500
-1
-1.5
-2
-50
0
50
100
150
200
250
300
Value
El ejemplo anterior dibuja dos curvas de utilidad exponencial, una con
un coeficiente de riesgo de 50 y la otra con un coeficiente de riesgo de
500. La curva con mayor coeficiente de riesgo es más plana, y por lo
tanto más tolerante con el riesgo que la otra curva.
Cómo seleccionar
un coeficiente de
riesgo
Existen muchas formas de determinar el valor R ideal para cada
persona. Algunas industrias tienen más tolerancia con los negocios de
riesgo que otras. Algunas compañías incluso tienen una fórmula
predefinida para identificar la tolerancia al riesgo. Depende del usuario,
la persona que toma la decisión, determinar cuánto riesgo se puede
tolerar en cada decisión.
Apéndice C: Funciones de utilidad
203
Inconvenientes
204
Un inconveniente de la función de utilidad exponencial es que
presupone una aversión constante al riesgo. Es decir, se vería una
situación de riesgo de la misma forma independientemente del dinero
que tenga. Este puede ser un buen método para algunas situaciones,
como cuando el análisis de sensibilidad determina que la variación de
tolerancia de riesgo no afecta significativamente al modelo. Sin
embargo, ¿qué se hace cuando cambia nuestra actitud con respecto al
riesgo?
PrecisionTree y las funciones de utilidad
Funciones de utilidad personalizadas
PrecisionTree incluyen una función predeterminada de utilidad
exponencial. Pero utilizando Visual Basic for Applications de Excel,
puede construir fácilmente su propia función de utilidad personalizada.
Esta sección trata algunas funciones de utilidad de uso extendido y
explica cómo usarlas en un modelo.
Función de utilidad logarítmica
Algunas funciones de utilidad tienen en cuenta el hecho de que el riesgo
resulta más atractivo cuando se tiene más dinero (se reduce la aversión
al riesgo). La función de utilidad logarítmica se usa frecuentemente en
este caso:
U( x ) = ln ( x + R )
La constante R se añade a la expresión para asegurarse de que
PrecisionTree no tiene que tomar el logaritmo de un número negativo
(lo cual generaría un error). Si es posible que los valores de x sean
negativos, seleccione un valor de R suficientemente grande como para
que x + R nunca pueda ser inferior a cero.
Curvas de utilidad
logarítmica
6
5
Utility
4
3
2
R=0
1
0
0
50
100
150
200
250
300
Value
El ejemplo anterior contiene una curva de utilidad logarítmica con un
coeficiente de riesgo de 0. Si cambia el valor de R, la curva simplemente
se “desplaza” en el eje x una distancia igual a R.
Apéndice C: Funciones de utilidad
205
Función de utilidad de raíz cuadrada
La función de utilidad de raíz cuadrada también demuestra una
reducción de la aversión al riesgo. La fórmula es así:
U( x ) = + x + R
Como en la función logarítmica, la constante R se añade a la expresión
para asegurarse de que PrecisionTree no tiene que tomar la raíz
cuadrada de un número negativo (lo cual generaría un error). Si es
posible que los valores de x sean negativos, seleccione un valor de R
suficientemente grande como para que x + R nunca pueda ser inferior a
cero.
Curvas de utilidad
de raíz cuadrada
18
16
14
R=0
Utility
12
10
8
R = 50
6
4
2
0
0
50
100
150
200
250
300
Value
El ejemplo anterior muestra dos curvas de utilidad de raíz cuadrada,
una con un coeficiente de riesgo de 0 y otra con un coeficiente de riesgo
de 50. Ambas tienen la misma forma; el valor R simplemente “desplaza”
la curva en el eje X.
206
Funciones de utilidad personalizadas
Definición de funciones de utilidad personalizadas
Para crear su propia función de utilidad, escriba una función definida
por el usuario en Excel (para obtener instrucciones, consulte la Guía del
Usuario de Excel). Luego, escriba otra función para la utilidad inversa,
que convierta la utilidad esperada en un equivalente de certeza. Por
ejemplo, puede usar las siguientes funciones para una función de
utilidad de raíz cuadrada:
Utility_SquareRoot(X,R)
Inverse_SquareRoot(EU,R)
Donde X es el valor esperado de un nodo, R es el coeficiente de riesgo y
EU es la utilidad esperada de un nodo de azar.
Para incorporar una función de utilidad a un modelo se deben
completar tres pasos:
 Use la función de utilidad para calcular la utilidad de cada resultado
de azar.
 Calcula la utilidad esperada del nodo de azar.
 Convierta la utilidad esperada en un equivalente de certeza usando la
función de utilidad inversa.
Nota: para obtener más información sobre la definición de funciones de
utilidad, consulte el modelo de ejemplo Oil Drilling 6 - Model with
Utility Function.xlsx.
Apéndice C: Funciones de utilidad
207
Para demostrar estas técnicas, veamos una parte del ejemplo de
prospección petrolífera:
Decisión de
perforar para los
resultados de la
prueba Abierta
Basándose en el valor esperado, la decisión óptima es perforar. ¿Pero
esa decisión seguirá siendo la misma si se considera el riesgo de
perforar?
Con las funciones Utility_SquareRoot e Inverse_SquareRoot creadas
en VBA y presentes en un módulo abierto de VBA, simplemente escriba
Utility_SquareRoot e introduzca un coeficiente de riesgo. PrecisionTree
recalculará el árbol, generando un equivalente de certeza en cada nodo.
Decisión de
perforar con
equivalentes de
certeza
La árbol de decisión final será este:
La decisión óptima sigue siendo Perforar, pero el equivalente de certeza
es significativamente menor que el valor esperado. Por lo tanto, aunque
la decisión no ha cambiado, ahora conocemos que el riesgo de la
decisión hace que la opción sea menos atractiva que lo que parecía.
208
Funciones de utilidad personalizadas
Apéndice D: Obras
recomendadas
Libros y artículos sobre análisis de decisión
El manual de PrecisionTree ofrece un conocimiento inicial de los
conceptos de análisis de decisión y simulación. Si está interesado en
obtener más información sobre las técnicas de análisis de decisión y sus
teorías, aquí tiene una relación de libros y artículos que tratan diferentes
áreas de este tema.
Introducción al análisis de decisión
•
Baird, Bruce F. Managerial Decisions Under Uncertainty: An
Introduction to the Analysis of Decision Making. New York: John
Wiley and Sons, 1989. (*)
•
Clemen, R.T. Making Hard Decisions: An Introduction to Decision
Analysis. Boston: PWS-Kent Publishing Company, 1991.(*)
•
Raiffa, Howard. Decision Analysis: Introductory Lectures on Choices
Under Uncertainty. Reading, MA: Addison-Wesley, 1968.
Referencias técnicas sobre árboles de decisión y
diagramas de influencia
•
Cockett, J. R. B. y J. A. Herrera. 1990. “Decision Tree Analysis.” Journal
of the Association for Computing Machinery. 37: 815-842.
•
Oliver, Robert M. y James Q. Smith, eds. Influence Diagrams, Belief
Nets and Decision Analysis. New York: John Wiley and Sons, 1990.
•
Shachter, R. D. 1986. “Evaluating Influence Diagrams.” Operations
Research. 34: 871-882.
Referencias técnicas sobre análisis de sensibilidad
•
French, S. 1992. “Mathematical Programming Approaches to
Sensitivity Calculations in Decision Analysis” Journal of the
Operational Research Society. 43: 813-819.
Apéndice D: Obras recomendadas
209
Ejemplos y estudios sobre el uso de análisis de
decisión
•
Howard, Ronald A y James E. Matheson, eds. The Principles and
Applications of Decision Analysis. Vols. I y II. Menlo Park: Strategic
Decisions Group, 1989.
•
Newendorp, Paul y Schuyler, John, Decision Analysis for Petroleum
Exploration, 2a Ed.: Planning Press, Aurora, Colo., 2000.
Los títulos marcados con un asterisco (*) pueden ser comprados a
través de Palisade Corporation. Para hacer un pedido o solicitar más
información sobre estos y otros títulos relacionados con el análisis de
decisión, llámenos al (800) 432-7475 (gratis desde Estados Unidos y
Canadá) o al +1-607-277-8000, envíenos un fax al +1-607-277-8001,
envíe un mensaje de correo electrónico a [email protected], visite
nuestra web en http://www.palisade.com o escríbanos a:
Palisade Corporation
798 Cascadilla St
Ithaca, NY 14850
EE.UU.
210
Libros y artículos sobre análisis de decisión
Apéndice E: Uso de
PrecisionTree con otros
programas de DecisionTools
DecisionTools Suite
DecisionTools Suite, de Palisade, es un completo grupo de programas
diseñados para el análisis de decisión en Microsoft Windows. Con
DecisionTools, Palisade ofrece una herramienta para tomar decisiones
cuyos componentes se combinan para aprovechar la capacidad de los
programas de hojas de cálculo.
El grupo de programas DecisionTools Suite ofrecen una serie de
herramientas avanzadas que se pueden utilizar para tomar decisiones
de cualquier tipo, desde análisis de riesgo hasta análisis de sensibilidad
o adaptación de distribuciones. El paquete de software de DecisionTools
Suite incluye los siguientes programas:
•
@RISK — Análisis de riesgo con simulaciones Monte-Carlo
•
TopRank — Análisis de sensibilidad
•
PrecisionTree — Análisis del proceso de decisión a través de
árboles de decisión y diagramas de influencia
Aunque los programas mencionados pueden adquirirse y utilizarse por
separado, resultan más eficaces cuando se usan conjuntamente. Con
ellos puede analizar datos históricos y de adaptación en un modelo de
@RISK. O utilizar TopRank para determinar las variables que debe
definir en un modelo de @RISK.
En este capítulo se explican las diferentes formas en que pueden
interactuar los componentes de DecisionTools para hacer que el proceso
de toma de decisión sea más fácil y eficaz.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
211
Información para la compra del productoTodos los
productos de software que se mencionan aquí, incluyendo el grupo de
programas DecisionTools Suite, pueden comprarse directamente a
Palisade Corporation. Para hacer un pedido o recibir más información,
póngase en contacto con alguna de las oficinas de Palisade:
Si quiere ponerse en contacto con Palisade Corp. (para América del
Norte y del Sur):
•
Llame por teléfono al (800) 432-7475 (Estados Unidos y Canadá) o al
+1-607-277-8000 cualquier día laborable de 8:30 a.m. a 5:00 p.m.,
hora del este de Estados Unidos
•
Envíe un fax al +1-607-277-8001
•
Envíe un mensaje de correo electrónico a [email protected] o a
[email protected]
•
Visítenos en el World Wide Web en http://www.palisade.com o en
http://www.palisade-lta.com
•
Envíe una carta postal a:
Palisade Corporation
798 Cascadilla St
Ithaca, NY 14850
EE.UU.
Si quiere ponerse en contacto con Palisade en Europa.
•
Llame al +44 1895 425050 (Reino Unido).
•
Envíe un fax al +44 1895 425051 (Reino Unido).
•
Envíe correo electrónico a [email protected]
•
Visítenos en el World Wide Web en la dirección
http://www.palisade—europe.com
•
Envíe una carta postal a:
Palisade Europe
31 The Green
West Drayton
Middlesex
UB7 7PN
Reino Unido
212
DecisionTools Suite
Si quiere ponerse en contacto con Palisade en Asia-Pacífico.
•
Llame al +61 2 9252 5922 (Australia).
•
Envíe un fax al +61 2 9252 2820 (Australia)
•
Visítenos en el World Wide Web en la dirección
http://www.palisade.com.au
•
Envíe una carta postal a:
Palisade Asia-Pacific Pty Limited
Suite 404, Level 4
20 Loftus Street
Sydney NSW 2000
Australia
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
213
214
Estudio realizado con DecisionTools de
Palisade
La compañía Excelsior Electronics se dedica a la fabricación de unidades
de PC para escritorio. Ahora están fabricando un PC portátil, el
Excelsior 5000, y quieren saber si la empresa obtendrá beneficios de esta
inversión. Para analizar la situación crearon un modelo en una hoja de
cálculo que abarca los próximos dos años, con cada columna
representando un mes. El modelo tiene en cuenta costos de producción
y de puesta en el mercado, transporte, precio por unidad, unidades
vendidas, etc. La línea final de cada mes es la variable “Beneficios”.
Excelsior espera sufrir ciertos retrasos y pérdidas inicialmente, pero
siempre que no sean excesivos y los beneficios sigan aumentando hacia
el final del periodo de dos años, seguirán respaldando el proyecto
E5000.
Primero utilice TopRank y luego @RISK
TopRank se utiliza para averiguar cuáles son las variables críticas del
modelo. En este caso las celdas de “Beneficios” son seleccionadas como
salidas y se lleva a cabo un análisis de suposición “Y si...”
automáticamente. Los resultados muestran que hay cinco variables
(entre otras muchas) que tienen un mayor impacto sobre los beneficios:
el precio por unidad, los costos de puesta en el mercado, el tiempo de
fabricación, el precio de la memoria y el precio de los chips de las CPU.
Excelsior decide concentrarse en estas variables.
A continuación, evalúe las probabilidades
Ahora se necesitan funciones de distribución para reemplazar las cinco
variables del modelo. Para las variables de precio por unidad y de
tiempo de fabricación se utilizan distribuciones normales basadas en
decisiones tomadas internamente en la empresa y en información de la
división de fabricación de Excelsior.
Añada adaptación de distribuciones
Se lleva a cabo un estudio para averiguar los precios que la memoria y
los chips de la CPU alcanzan semanalmente desde hace dos años. Esta
información se introduce en la función de adaptación de distribuciones
de @RISK y las distribuciones se adaptan a los datos suministrados.
Información confidencial confirma que las distribuciones son
apropiadas, tras lo cual se introducen en el modelo las funciones de
distribución correspondientes.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
215
Simulación con @RISK
Una vez colocadas todas las funciones @RISK en su lugar, las celdas de
“Beneficios” son seleccionadas como salidas y se lleva a cabo la
simulación. En general, los resultados son prometedores. Aunque se
sufrirán pérdidas inicialmente, hay un 85% de probabilidades de que los
beneficios sean aceptables, y un 25% de probabilidades de que la
campaña genere ingresos superiores a los inicialmente estimados. El
proyecto Excelsior 5000 será aprobado.
Tome la decisión con PrecisionTree
Excelsior Electronics había asumido que la propia compañía se
encargaría de la distribución y venta de Excelsior 5000. Sin embargo
también se podría distribuir con la ayuda de ciertos almacenes
informáticos y vender a través de diversos catálogos. Por lo tanto, se
prepara un modelo con PrecisionTree, teniendo en cuenta el precio por
unidad, el volumen de ventas y otros factores críticos, para hacer una
comparación entre la venta directa y la venta por catálogo. El análisis de
decisión llevado a cabo con PrecisionTree sugiere que se utilicen los
catálogos y los almacenes informáticos. Excelsior Electronics pone en
marcha el plan.
216
Estudio realizado con DecisionTools de Palisade
Introducción a @RISK
Las técnicas de análisis de riesgo son consideradas desde hace tiempo
útiles herramientas que han ayudado a tomar decisiones en situaciones
inciertas. Tradicionalmente su uso ha sido limitado por tratarse de
herramientas caras y complicadas de utilizar, y porque demandaban
una gran cantidad de recursos de computación. Sin embargo, el
creciente uso de computadoras tanto en el mundo de los negocios como
en el de la ciencia parecía indicar que estas técnicas pronto estarían a
disposición de todos los responsables de tomar decisiones.
Esta posibilidad finalmente se ha hecho realidad con @RISK
(pronunciado “at risk”), un sistema que introduce estas técnicas para el
software de modelación estándar de la industria: Microsoft Excel. Con
@RISK y Excel se puede modelar cualquier situación de riesgo, tanto en
los negocios como en la ciencia o en la ingeniería Usted es quien mejor
sabe lo que necesita para hacer análisis, y @RISK en combinación con las
funciones de modelación de Excel le permitirá diseñar modelos que
satisfarán sus necesidades. Siempre que deba tomar una decisión o
hacer un análisis con elementos inciertos, utilice @RISK para hacerse
una mejor idea de lo que el futuro puede deparar.
La necesidad del análisis de riesgo y de @RISK
Tradicionalmente, los análisis han combinado las estimaciones de un
solo punto de las variables de un modelo para predecir un solo
resultado. Éste es el modelo estándar de Excel: una hoja de cálculo con
una sola estimación de resultados. El uso de las estimaciones de las
variables de un modelo se hace necesario porque los valores que
realmente se obtendrán no se conocen con certeza. Pero en la vida real,
nuestros planes tampoco se hacen realidad de la forma que habíamos
planeado. Es posible que en las estimaciones unas veces sea demasiado
conservador y otras demasiado optimista. La combinación de errores en
las estimaciones frecuentemente resultan en la estimación de un
resultado significativamente diferente de lo que finalmente sucede en la
realidad. La decisión que tome basándose en los resultados esperados
podría estar equivocada, y tal vez nunca la habría tomado si hubiera
tenido una idea más completa de todos los posibles resultados. Todas
las decisiones empresariales, técnicas y científicas se basan en
estimaciones y presuposiciones. Con @RISK podrá incluir expresamente
la incertidumbre presente en las estimaciones para generar resultados
que mostrarán todos los valores posibles.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
217
La simulación
Monte Carlo
@RISK utiliza una técnica denominada simulación Monte Carlo para
combinar todos los factores inciertos identificados en la situación que se
desea modelar. De esta forma no se verá obligado a reducir a un solo
número todo lo que usted conoce de una variable. Ahora podrá incluir
todo lo que sabe sobre una variable, incluyendo su rango completo de
valores posibles y ciertas medidas de probabilidad de que se produzca
cada uno de los valores posibles. @RISK utiliza toda esta información,
junto con el modelo de Excel, para analizar todos los resultados
posibles. Es como si llevara a cabo cientos de miles de análisis de
escenarios Y si... al mismo tiempo. De hecho, @RISK le permitirá ver
todo lo que puede pasar en cada situación. Es como si pudiera vivir esa
situación una y otra vez, cada vez con una serie diferente de
circunstancias, obteniendo una serie diferente de resultados.
Puede parecer que toda esta información añadida complicaría aun más
la decisión, pero uno de los puntos fuertes de la simulación es su
capacidad de comunicar. @RISK ofrece resultados que ilustran
gráficamente los riesgos a los que se enfrenta. Estas representaciones
gráficas son fáciles de comprender para usted y fáciles de explicar a
otros.
Cuando se debe
usar @RISK
218
Cada vez que tenga que realizar un análisis con Excel en el que se
contemplen factores inciertos, puede y debe utilizar @RISK. Las
aplicaciones en el mundo de los negocios, la ciencia o la ingeniería son
prácticamente ilimitadas y podrá utilizar los modelos de hoja de cálculo
ya creados. Un análisis de @RISK se puede utilizar independientemente
o como fuente de resultados para otros análisis. Piense en las decisiones
que toma y en los análisis que hace cada día. Si alguna vez le ha
preocupado el impacto que el factor riesgo puede tener en estas
situaciones, ya sabe para lo que sirve @RISK.
Introducción a @RISK
@RISK y Microsoft Excel
Como programa auxiliar de Microsoft Excel, @RISK enlaza directamente
con Excel para incorporar su capacidad de análisis de riesgo. El sistema
@RISK ofrece todas las herramientas necesarias para configurar, ejecutar
y visualizar los resultados de los análisis de riesgo. Además, @RISK
funciona de una forma que le resultará familiar, con menús y funciones
similares a las de Excel.
Funciones de
@RISK
En @RISK para Excel, los valores de las celdas inciertas se definen como
distribuciones de probabilidad mediante funciones. @RISK incorpora
más de 30 funciones nuevas a las funciones de Excel, cada una de las
cuales permite especificar un tipo de distribución diferente para los
valores de una celda. Las funciones de distribución se pueden añadir a
tantas celdas y fórmulas como desee en una hoja de cálculo, y pueden
incluir argumentos que hacen referencia a otras celdas o expresiones, lo
cual permite hacer especificaciones de incertidumbre extremadamente
sofisticadas.
Tipos de
distribuciones
disponibles
Las distribuciones de probabilidad que se ofrecen con @RISK permiten
la especificación de casi cualquier tipo de incertidumbre en los valores
de una celda de la hoja de cálculo. Una celda que contenga la función de
distribución =RISKNORMAL(10,10), por ejemplo, recogerá muestras de
simulación extraídas de una distribución normal (media = 10,
desviación estándar = 10). Las funciones de distribución sólo son
invocadas durante una simulación —en las operaciones normales de
Excel se muestra un solo valor en cada celda— lo mismo que ocurre en
Excel antes de que se incorpore @RISK.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
219
220
Uso de PrecisionTree con @RISK
@RISK es el programa complementario perfecto para PrecisionTree.
@RISK permite 1) cuantificar la incertidumbre que existe en los valores
y probabilidades que definen el árbol de decisión y 2) describir con
mayor precisión los sucesos de azar como un rango continuo de
posibles resultados. Utilizando esta información, @RISK lleva a cabo
simulaciones Monte-Carlo en los árboles de decisión, analizando todos
los resultados posibles e ilustrando gráficamente el riesgo al que se
enfrenta.
Uso de @RISK
para cuantificar
incertidumbre
Con @RISK, también se pueden definir con funciones de distribución
todos los valores y probabilidades inciertas de las ramas de un árbol de
decisión, así como los modelos de hojas de cálculo auxiliares. Cuando
una rama de una decisión o nodo de azar tiene un valor incierto, por
ejemplo, este valor se puede describir con una función de distribución
de @RISK. Durante un análisis normal de decisión, se utiliza como valor
de la rama el valor esperado de la función de distribución. El valor
esperado de una ruta del árbol se calcula utilizando este valor.
Sin embargo, cuando se lleva a cabo una simulación con @RISK, se
recogen muestras de cada función de distribución en cada iteración de
la simulación. El valor del árbol de decisión y de sus nodos se recalcula
de nuevo utilizando las nuevas muestras y los resultados se registran en
@RISK. Entonces, @RISK generará un rango de posibles valores del
árbol de decisión. En lugar de analizar un perfil de riesgo con un grupo
independiente de posibles resultados y probabilidades, @RISK genera
una distribución continua de posibles resultados. Así puede analizar las
probabilidades de que se produzca cualquier resultado.
Descripción de
sucesos de azar
como un rango
continuo de
posibles
resultados
En los árboles de decisión, los sucesos de azar deben describirse en
términos de resultados independientes (un nodo de azar con un número
finito de ramas de resultados). Pero en la vida real, muchos sucesos de
azar son continuos, o sea, que se puede producir cualquier valor entre
un mínimo y un máximo.
Si utiliza @RISK con PrecisionTree podrá modelar sucesos continuos
fácilmente utilizando funciones de distribución. Y las funciones de
@RISK pueden hacer que su árbol de decisión sea más manejable y fácil
de entender.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
221
Métodos de recálculo durante una simulación
Hay dos opciones disponibles para el recálculo de un modelo de
decisión durante una simulación de @RISK. Se establecen usando el
comando @RISK en el cuadro de diálogo de Configuraciones de Árbol
de decisión o de Diagrama de Influencia. La primera opción, Valores
esperados del modelo, hace que @RISK tome primero muestras para todas
las funciones de distribución del modelo y de las hojas de cálculo
auxiliares y luego recalcule el modelo utilizando los nuevos valores
para generar un nuevo valor esperado. Normalmente la salida de la
simulación es la celda que contiene el valor esperado del modelo. Al
final de la operación se genera una distribución de salida que refleja el
rango de posibles valores esperados del modelo y la probabilidad
relativa de que se produzcan.
La segunda opción, Valores de una Muestra de Ruta a través del Modelo,
hace que @RISK tome muestras aleatorias de una ruta del modelo en
cada iteración de una simulación. La rama que se sigue en cada nodo de
azar se selecciona aleatoriamente basándose en las probabilidades
introducidas en la rama. Este método no requiere que haya funciones de
distribución en el modelo; sin embargo, si se utilizan, se genera una
nueva muestra en cada iteración y se utiliza en el cálculo del valor de la
ruta. La salida de la simulación es la celda que contiene el valor del
modelo, como es el valor del nodo raíz del árbol. Al final de la
operación se genera una distribución de salida que refleja el rango de
posibles valores del modelo y la probabilidad relativa de que se
produzcan.
222
Uso de PrecisionTree con @RISK
Uso de distribuciones de probabilidad en nodos
¿Recuerda el modelo de Prospección Petrolífera del Capítulo 3:
Introducción a PrecisionTree? Analicemos de nuevo uno de los nodos de
azar del modelo:
Decisión de
perforar para los
resultados de la
prueba Abierta
Los resultados de la perforación se dividen en tres resultados
independientes (Pozo seco, Pozo pequeño y Pozo grande). Pero en la
realidad la cantidad de petróleo hallada debe describirse con una
distribución continua. Supongamos que la cantidad de dinero que se
gana tras la perforación sigue una distribución lognormal con una
media de $22900 y una desviación estándar de $50000, o lo que en
@RISK se expresaría como una distribución
=RiskLognorm(22900,50000).
Para utilizar esta función en el modelo de prospección petrolífera,
cambie el nodo de azar para que sólo tenga una rama, y el valor de la
rama se define con la función de @RISK. El nuevo modelo debe ser así:
Decisión de
perforar con una
distribución de
probabilidad
Durante una simulación de @RISK, la función RiskLognorm genera
valores aleatorios del valor del resultado final del nodo Resultados y
PrecisionTree calcula un nuevo valor esperado para el árbol.
Forzar decisiones
durante una
simulación
¿Pero qué sucede con la decisión de Perforar o No perforar? Si el valor
esperado del nodo Perforar cambia, la decisión óptima puede cambiar
de una iteración a otra. Eso implicaría que conocemos el resultado de la
perforación antes de tomar la decisión. Para evitar esta situación, haga
clic en la opción Decisiones que Siguen la Ruta óptima Actual del cuadro de
diálogo de @RISK antes de ejecutar una simulación de @RISK. Todos los
nodos de decisión del árbol cambian a un nodo de decisión forzada, que
hace que cada nodo de decisión tome una decisión óptima cuando se
utiliza el comando. De esta forma se evitan cambios en una decisión
debido al cambio de los valores y probabilidades de un árbol durante
un análisis de riesgo.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
223
Uso de @RISK para analizar opciones de decisión
El valor de la
información
perfecta
A veces preferirá conocer el resultado de un suceso de azar antes de
tomar una decisión. O sea, querrá contar con la información perfecta.
Antes de realizar un análisis de riesgo, usted conoce el valor esperado
de la decisión Perforar o No perforar gracias al valor del nodo decisión
de Perforar. Si realizara un análisis de riesgo del modelo sin forzar la
decisión (es decir, con la opción Las Decisiones Pueden Cambiar en
Cada Iteración seleccionada), el valor generado para el nodo Decisión
de perforar reflejaría el valor esperado de la decisión si usted pudiera
predecir el futuro. La diferencia entre los dos valores es el precio que
debe pagar (quizás realizando más pruebas) para averiguar más
información antes de tomar la decisión.
Selección de salidas de @RISK
Un análisis de riesgo en un árbol de decisión puede producir muchos
tipos de resultados, dependiendo de las celdas del modelo que
seleccione como salidas. Se puede determinar el valor esperado
verdadero, el valor de la información perfecta y las probabilidades de
rutas.
Nodo de inicio
Para generar un perfil de riesgo con una simulación de @RISK,
seleccione el valor del nodo de inicio de un árbol (o al principio de
cualquier rama). Como las distribuciones de @RISK generan un rango
más amplio de variables aleatorias, el gráfico resultante será más
uniforme y completo que los tradicionales perfiles de riesgo
independientes.
Nodo de decisión
Si quiere calcular el valor de la información perfecta de una decisión, no
seleccione Decisiones que Siguen la Ruta óptima Actual; seleccione en
su lugar Las Decisiones Pueden Cambiar en Cada Iteración. Seleccione
el nodo de decisión que le interesa como salida de @RISK y ejecute una
simulación. Después de la simulación, encuentre el valor esperado de la
salida (en la ventana de @RISK) y réstele el valor esperado original del
nodo. El resultado será el valor de la información perfecta.
224
Uso de PrecisionTree con @RISK
Introducción a TopRank
TopRank es la mejor herramienta de Palisade Corporation para hacer
análisis de suposición “Y si...” en una hoja de cálculo. TopRank mejora
sustancialmente los análisis de suposición Y si... estándar y la capacidad
de tablas de datos de las hojas de cálculo. Además, se puede
complementar este programa con una potente herramienta de análisis
de riesgo como es @RISK.
TopRank y los
análisis de
suposición Y si...
TopRank sirve para identificar el valor o la variable que más afecta a los
resultados y para automatizar los análisis de sensibilidad de
suposiciones Y si... También puede utilizar TopRank para hacer pruebas
automáticamente con una serie de valores de una variable —una lista de
datos— y averiguar el resultado alcanzado con cada valor. TopRank
también puede probar todas las combinaciones posibles de valores de
una serie de variables (un análisis de suposición Y si... multidireccional), ofreciéndole los resultados calculados en cada
combinación.
La ejecución de análisis de sensibilidad y de análisis de suposición Y si...
es una parte fundamental del proceso de toma de decisiones basadas en
hojas de cálculo. Este análisis identifica las variables que más afectan a
los resultados. De esta forma sabrá cuáles son los factores a los que debe
prestar más atención a la hora de 1) recoger más información y refinar la
capacidad de análisis del modelo; y 2) administrar e interpretar las
situaciones descritas en el modelo.
TopRank es un programa auxiliar para hoja de cálculo de Microsoft
Excel. Se puede utilizar en cualquier hoja de cálculo existente o nueva.
Para que pueda configurar los análisis de suposición Y si..., TopRank
añade nuevas funciones personalizadas “Vary” a las hojas de cálculo.
Con estas funciones se pueden variar los valores de un análisis de
suposición Y si... de una hoja de cálculo; por ejemplo, +10% y -10%,
+1000 y -500, o siguiendo una lista de valores.
TopRank también puede ejecutar un análisis de suposición Y si...
completamente automático. Para hacerlo el programa utiliza la
tecnología de las auditorías para hallar todos los valores posibles que
podrían afectar a los resultados. Luego, puede modificar estos posibles
valores automáticamente para hallar el más significativo a la hora de
determinar los resultados.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
225
Aplicaciones de
TopRank
Las posibles aplicaciones de TopRank son las mismas que las de las
hojas de cálculo. Si es posible poner un modelo en una hoja de cálculo,
TopRank puede analizarlo. Muchas empresas utilizan TopRank para
identificar los factores críticos —precio, cantidad de la inversión inicial,
volumen de ventas y gastos generales— que más influencia podrían
tener en el éxito de sus nuevos productos. Los analistas utilizan
TopRank para averiguar las partes del producto cuya calidad afecta
decisivamente a los índices de producción finales. El director de un
banco puede utilizar TopRank para simular un modelo con todas las
combinaciones posibles de los factores de tasas de interés, cantidad
principal del préstamo y cantidad de pago inicial, y luego analizar los
resultados de los diversos escenarios posibles. Tanto si es en el mundo
de los negocios como si se trata de la ciencia, la ingeniería o cualquier
otro campo, TopRank puede ayudarle a identificar las variables que
afectan de un modo fundamental a los resultados.
Funciones de modelación
¿Por qué
TopRank?
Como programa auxiliar de Microsoft Excel, TopRank enlaza
directamente con Excel para incorporar su capacidad de análisis de
suposición Y si... TopRank ofrece todas las herramientas necesarias para
llevar a cabo análisis de suposición Y si... en un modelo. Además,
TopRank funciona de una forma que le resultará familiar: con menús y
funciones similares a las de Excel.
Los análisis de suposición Y si... y las tablas de datos son funciones que
pueden llevarse a cabo directamente en una hoja de cálculo, pero sólo
manualmente y sin un formato estructurado. La simple sustitución de
un valor de una celda por otro y el recálculo de la hoja de cálculo puede
ser considerado como un análisis de suposición Y si... básico. Y también
se puede incorporar a una hoja de cálculo una tabla de datos que
suministre un resultado por cada combinación de dos valores. Sin
embargo, TopRank realiza estas tareas automáticamente y analiza los
resultados. Lleva a cabo análisis de suposición Y si... de todos los
valores posibles de la hoja de cálculo que pueden afectar a los
resultados, para que usted no tenga que cambiar individualmente los
valores y recalcular los resultados. Luego, averigua cuál es el valor más
significativo de la hoja de cálculo a la hora de determinar los resultados.
226
Introducción a TopRank
Análisis de
suposición Y si...
multidireccionales
TopRank también ejecuta automáticamente combinaciones de tablas de
datos, sin necesidad de que tenga que preparar tablas en la hoja de
cálculo. Con TopRank podrá combinar más de dos variables con sus
análisis de suposición Y si... multi-direccionales —se pueden generar
combinaciones de una cantidad ilimitada de variables— y clasificar las
combinaciones según el efecto que tienen sobre los resultados. Estos
sofisticados y automatizados análisis se pueden realizar rápidamente,
ya que TopRank registra en un archivo diferente al de la hoja de cálculo
todos los valores y combinaciones utilizados, así como sus resultados
correspondientes. Al realizar estas operaciones automáticamente,
TopRank le proporciona los resultados de los análisis de suposición Y
si... y de los análisis de suposición Y si... multi-direccionales casi
instantáneamente. Hasta el más inexperto analista de hojas de cálculo
puede conseguir extraordinarios resultados de análisis.
Funciones de
TopRank
TopRank define las variaciones de los valores de una hoja de cálculo a
través de funciones. Para hacerlo, TopRank incorpora una serie de
nuevas funciones a las funciones ya existentes en Excel, cada una de las
cuales especifica un tipo de variación de los valores. Entre estas
funciones están las siguientes:
•
Funciones Vary y AutoVary que, durante un análisis de
suposición Y si..., cambian un valor de la hoja de cálculo dentro
de un rango de + a -.
•
Funciones VaryTable que, durante un análisis de suposición Y
si..., sustituyen un valor de una hoja de cálculo por cada uno de
los valores de una tabla.
TopRank utiliza funciones para cambiar los valores de una hoja de
cálculo durante los análisis de suposición Y si... y registra todos los
resultados calculados por cada valor cambiado. Luego, estos valores son
clasificados según la cantidad de cambio con respecto a los resultados
esperados originalmente. A continuación, se identifican como funciones
críticas del modelo las funciones que causan los cambios más
significativos.
TopRank Pro además incluye más de 30 funciones de distribución de
probabilidad que también se encuentran en @RISK. Estas funciones se
pueden utilizar junto con las funciones Vary para describir variaciones
en los valores de las hojas de cálculo.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
227
¿Cómo se
introducen las
funciones de
TopRank?
Las funciones de TopRank se introducen donde se quieran probar
diferentes valores en un análisis de suposición Y si... Las funciones se
pueden añadir a un número ilimitado de celdas en una hoja de cálculo,
y pueden incluir argumentos que hacen referencia a otras celdas o
expresiones, lo cual permite definir de forma muy flexible las posibles
variaciones de valores de los modelos de la hoja de cálculo.
Además de añadir las funciones Vary que usted quiera, TopRank
también puede añadir funciones Vary por usted. Utilice esta opción
para analizar rápidamente la hoja de cálculo sin tener que identificar
manualmente los valores que se deben variar y sin tener que introducir
funciones.
Análisis de
suposición Y si...
automatizados
Cuando introduce funciones Vary automáticamente, TopRank analiza la
hoja de cálculo y selecciona todos los valores posibles que pueden
afectar a una celda de resultado. Cuando encuentra un posible valor, lo
sustituye en una función “AutoVary” que tiene los parámetros de
variación predeterminados por usted (como +10% y -10%). Con una
serie de funciones AutoVary introducidas, TopRank puede llevar a cabo
el análisis de suposición Y si... y clasificar por orden de importancia los
valores que pueden afectar a los resultados.
Con TopRank se pueden repasar las funciones Vary y AutoVary para
modificar las variaciones de cada función especifica. El valor
predeterminado de variación es -10% y +10%, pero tal vez usted
prefiera establecer -20% y +30% para un valor determinado. También
puede decidir no variar un valor determinado, ya que en algunos casos
un valor es fijo y no se puede modificar.
Realización de
análisis de
suposición Y si...
228
En el análisis, TopRank cambia individualmente los valores por cada
función Vary y calcula de nuevo la hoja de cálculo utilizando los nuevos
valores. Cada vez que se lleva a cabo un nuevo cálculo, se recogen los
valores que aparecen en las celdas de resultados. Este proceso de
cambio de valor y recálculo se repite por cada función Vary y
VaryTable. El número de recálculos llevados a cabo depende del
número de funciones Vary introducidas, el número de pasos (es decir,
los valores en un rango mínimo-máximo) que quiere que TopRank
realice en cada función, el número de funciones VaryTable introducidas
y los valores de cada tabla utilizada.
Introducción a TopRank
Los resultados de
TopRank
TopRank clasifica todos los valores variados según el impacto que
tienen en la celda de resultado o salida seleccionada. El impacto se
define como la cantidad de cambio en el valor de salida que se produjo
cuando se cambió el valor de la entrada. Si, por ejemplo, el resultado de
la hoja de cálculo era 100 antes de cambiar los valores, y el resultado
calculado es 150 después de modificar una entrada, existe un cambio de
resultados de +50% causado por el cambio de la entrada.
Los resultados de TopRank se pueden visualizar gráficamente en
gráficos tornado, de araña o de sensibilidad. Estos gráficos resumen los
resultados para mostrar de un modo sencillo las entradas más
significativas.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
229
230
Uso de PrecisionTree con TopRank
PrecisionTree ofrece análisis de sensibilidad de una y de dos
direcciones. ¿Pero qué sucede si quiere examinar combinaciones más
grandes de variables o variar valores usando métodos más sofisticados?
TopRank tiene capacidad para administrar análisis de sensibilidad más
sofisticados y detallados de un árbol de decisión con su análisis de
sensibilidad automatizado incorporado, respaldo para tablas Y si... y
capacidad de análisis Y si.. multidireccional.
Uso de TopRank para hacer análisis de
sensibilidad
Definición de
salidas
Cuando se usa TopRank con PrecisionTree, se utiliza el comando
Añadir Salida de TopRank para definir el nodo de inicio de un árbol (o
de cualquier sub-árbol) como salida de TopRank. Luego, TopRank
identifica automáticamente los valores del árbol de decisión y los
modelos de hoja de cálculo relacionados que afectan al valor esperado
del árbol. A continuación varía estos valores para determinar el efecto
que el cambio de estos valores tiene sobre los resultados.
Identificación de
Salidas
Cuando se selecciona una salida de TopRank, se identifican todos los
valores que afectan a esa salida y las funciones Vary se sustituyen por
estos valores. Por ejemplo, si selecciona el valor de un nodo de inicio de
un árbol como salida, TopRank sigue todas las relaciones del árbol y
encuentra todos los valores, como probabilidades de rama y valores de
rama, que podrían afectar al resultado. Además de identificar los
valores ubicados en el propio árbol, TopRank examina los modelos de
hojas de cálculo relacionados para identificar las entradas de esos
modelos a las que se hace referencia en el árbol de decisión. Una vez
identificadas todas las entradas, TopRank las sustituye por funciones
Vary que se usarán en el análisis de suposición Y si...
Ejecución de un
análisis Y si... en
un árbol de
decisión
Durante el análisis, TopRank cambia individualmente los valores por
cada función Vary y calcula de nuevo el árbol de decisión utilizando
cada valor nuevo. Cada vez que lo recalcula, recoge el nuevo valor
calculado para cada salida, como un nuevo valor esperado para el árbol.
Este proceso de cambio de valores y recálculo se repite por cada función
Vary y VaryTable. El número de recálculos llevados a cabo depende del
número de funciones Vary introducidas, el número de pasos (es decir,
los valores en un rango mínimo-máximo) que quiere que TopRank
realice en cada función, el número de funciones VaryTable introducidas
y los valores de cada tabla utilizada.
Apéndice E: Uso de PrecisionTree con otros programas de DecisionTools
231
TopRank ordena todos los valores variados según su impacto sobre el
valor esperado del árbol o el valor esperado de otros nodos que haya
seleccionado como salidas. El impacto se define como la cantidad de
cambio en el valor de salida que se produjo cuando se cambió el valor
de la entrada. El gráfico tornado resume esta clasificación, mostrando
las entradas que tienen mayor importancia para determinar los
resultados del análisis de decisión.
Uso de tablas de
valores en un
análisis de
sensibilidad del
árbol de decisión
TopRank incluye una eficaz función –VaryTable—que permite calcular
los resultados del árbol de decisión por cada valor de una tabla de
valores. Estos son ejemplos de funciones VaryTable:
•
=RiskVaryTable(100,{50,80,120,150,175})
•
=RiskVaryTable(100,A1:A10)
Durante un análisis Y si..., TopRank toma cada valor de la tabla
introducida o de referencia y calcula el resultado del árbol de decisión
usando ese valor. Si, por ejemplo, la primera función VaryTable de
arriba se usa en lugar de un valor de rama de 100 del árbol de decisión,
TopRank recalcularía el árbol de decisión usando los valores 50, 80, 120,
150 y 175 como valores de rama. TopRank registraría el efecto que cada
uno de estos cambios del valor de rama tiene sobre el valor esperado del
árbol.
232
Uso de PrecisionTree con TopRank
Apéndice F: Glosario de
términos
@RISK
Se pronuncia “at risk” y es un programa auxiliar de análisis de riesgo
para Microsoft Excel de Palisade Corporation.
Análisis de
decisión
Proceso de modelar un problema teniendo en cuenta las preferencias y
creencias del responsable de la decisión relacionadas con la
incertidumbre, para obtener mayor información y conocimiento. El
análisis de decisión proporciona un método sistemático para describir
problemas.
Análisis de riesgo
Cualquier método utilizado para estudiar y conocer el riesgo inherente
a una situación determinada. Los métodos de análisis pueden ser
cuantitativos y/o cualitativos.
Análisis de
sensibilidad
Una determinación de las variables que tienen mayor importancia en
una decisión (las más críticas) mediante el examen del impacto que
tienen ciertos cambios razonables en esas variables sobre una
presuposición del caso base. El análisis de sensibilidad es útil para
encontrar las variables que tienen poco impacto sobre la decisión final y
se pueden tratar de forma determinista.
Ver TopRank.
Análisis de
sensibilidad de
dos direcciones
Análisis del impacto de dos variables que cambian simultáneamente
sobre el resultado de un modelo.
Ver Análisis de sensibilidad.
Análisis de
sensibilidad de
una dirección
Análisis del efecto de una sola variable sobre el resultado de un modelo.
Los resultados normalmente se muestran en un Gráfico de Sensibilidad
de Una Dirección.
Ver Análisis de sensibilidad.
Análisis de
sensibilidad de
valor
Mide los efectos de las variables de un modelo sobre la política de
decisión mediante la variación de un valor del modelo y posterior
evaluación de los efectos sobre la política óptima y el valor esperado.
Apéndice F: Glosario de términos
233
Análisis de
sensibilidad
determinado
Análisis de sensibilidad en el que la variable es un resultado final
relacionado con un suceso o sucesos.
Ver Análisis de sensibilidad Probabilístico.
Análisis de
sensibilidad
probabilístico
Análisis de sensibilidad en el que la variable es la probabilidad de un
suceso o sucesos de azar.
Ver Análisis de sensibilidad Determinado.
Árbol de decisión
Representación gráfica de un problema que describe sucesos de azar y
decisiones en orden cronológico. Los sucesos salen en “ramas” de sus
sucesores, dando al modelo final el aspecto de un árbol.
Tradicionalmente, los árboles de decisión comienzan con un nodo de
decisión.
Árbol de suceso
Árbol que comienza con un nodo de azar.
Árbol fallido
Árbol de suceso que muestra la relación de sucesos anteriores a un
suceso en cuestión, normalmente el fallo de algún sistema complejo.
Típicamente, los árboles fallidos sólo contienen nodos de azar.
Arco
Flecha que conecta dos nodos de un diagrama de influencia indicando
dependencia entre los dos nodos. Los arcos que llegan a nodos de azar
representan relevancia, mientras que los arcos que llegan a los nodos de
decisión representan flujo de información.
Aversión al riesgo
Actitud hacia situaciones de riesgo por la que es menos probable que la
persona que toma la decisión elija una situación con mejores resultados
finales si eso incluye un riesgo proporcionalmente mayor. Hay
situaciones en las que otros individuos pueden mostrar el
comportamiento contrario; son personas que se arriesgan.
Ver Riesgo Neutral.
Aversión
constante al
riesgo
Situación en la que la persona que toma la decisión ve una situación de
riesgo de la misma forma independientemente de la cantidad de dinero
que tenga.
Ver Reducción de la Aversión al Riesgo, Función de utilidad.
Caso base
Estado de un modelo de decisión antes de realizar un análisis de
sensibilidad, cuando todas las variables están en su valor más probable.
Ciclo
En un diagrama de influencia, “bucle” de arcos en el que no hay un
punto final claro. Los ciclos deben evitarse en los modelos de decisión.
Colectivamente
exhaustivo
No hay otras posibilidades para el nodo.
Ver Mutuamente Exclusivo.
Desviación
estándar
Raíz cuadrada de la varianza.
Ver Varianza.
234
Uso de PrecisionTree con TopRank
Determinada
(variable)
Valor o variable que no tiene incertidumbre asociada.
Ver Estocástica y Riesgo.
Diagrama de
influencia
Diagrama de influencia que es una representación sin ambigüedad de la
visión del mundo de una persona responsable de tomar decisiones.
Representación gráfica simple de un problema que destaca la relación
entre sucesos. Aunque los diagramas de influencia son menos
detallados que los árboles de decisión, pueden mostrar una
“perspectiva completa” de forma que se puede explicar más fácilmente
a otros.
Diagrama
orientado
Diagrama de influencia que contiene un nodo de resultado final.
Ver Diagrama de Influencia
Dominación
determinada
Situación en la que la alternativa dominante recompensa al menos tanto
como la dominada.
Dominación
estocástica
(primer orden)
Se produce cuando dos perfiles de un perfil de riesgo acumulativo no se
cruzan y existe un espacio entre ellos. Hay dos formas de dominación
estocástica. La primera, denomina ‘de resultado final’, se produce
cuando la alternativa preferida ofrece mejores resultados que la otra con
una probabilidad igual de resultado final. La segunda, denominada ‘de
probabilidad’, se produce cuando la alternativa preferida genera el
mismo resultado que la otra con mayor probabilidad de resultado final.
La dominación estocástica puede contener una combinación de ambas
formas, pero la alternativa dominante tiene siempre un valor esperado
más alto.
Dominación
probabilística
Se produce cuando la alternativa preferida genera el mismo resultado
que la otra con mayor probabilidad de recompensa.
Ver Dominación Estocástica.
Equivalente de
certeza
Valor que se da a una situación incierta, o la cantidad de dinero que
usted aceptaría para evitar una situación de riesgo. En un árbol de
decisión, el equivalente de certeza se calcula a partir de la utilidad
esperada usando la función de utilidad inversa.
Ver Función de utilidad, Utilidad Esperada.
Estocástico
Incierto o arriesgado.
Ver Riesgo, Determinada (variable).
Función de
utilidad
Expresión que mide el riesgo mediante la conversión de los resultados
finales de una opción a unidades de utilidad. La utilidad de una
decisión se compara luego con la de otra decisión para seleccionar la
decisión óptima.
Diagrama
apropiado
Apéndice F: Glosario de términos
235
Gráfica
acumulativa de
perfil de riesgo
Una función de distribución que muestra la probabilidad de que un
resultado del modelo sea menor o igual a un valor especificado.
Ver Gráfica de probabilidad de Perfil de riesgo
Gráfica de
probabilidad de
perfil de riesgo
Una función de distribución que muestra la probabilidad de que se
produzca un resultado.
Ver Gráfica acumulativa de Perfil de riesgo
Gráfico de araña
Gráfico que muestran los límites razonables de cambio de cada variable
de entrada independiente y el impacto en unidades de estos cambios
sobre el valor esperado del modelo.
Región de
estrategia
El gráfico de región estratégica se crea a partir de un análisis de
sensibilidad de dos direcciones y muestra las regiones en las que
diferentes estrategias son óptimas, proporcionando asistencia para
determinar la cantidad de esfuerzo necesario para modelar la
incertidumbre en un problema de decisión. Demuestra hasta qué punto
una decisión es sensible a la incertidumbre.
Gráfico de
sensibilidad de
dos direcciones.
El gráfico de sensibilidad de dos direcciones se crea a partir del análisis
de sensibilidad de dos direcciones y muestra las regiones en las que el
valor esperado del modelo es mayor que un valor objetivo especificado.
Gráfico de
tornado
El gráfico tornado se genera a partir de un análisis de sensibilidad de
una dirección y muestra cuánto puede variar el valor de una alternativa
cuando se hacen cambios de una cantidad especifica y las demás
variables permanecen en sus valores base.
Gráficos de
sensibilidad de
una dirección
Gráfico que compara una variable con el valor esperado de un modelo a
lo largo del rango del valor de la variable desde su límite inferior a su
límite superior.
Ver Análisis de sensibilidad, Análisis de sensibilidad de Una Dirección.
Incertidumbre
Ver Riesgo
Independencia
condicional
Dos nodos son condicionalmente independientes con respecto a un
tercer nodo si, y sólo si, los resultados de los dos nodos dependen
solamente del resultado del tercer nodo y no de sus propios resultados.
Índice de
asimetría
Medida del perfil de una distribución que indica el grado de asimetría
de la distribución. Las distribuciones desviadas tienen más valores a un
lado del punto alto, o valor más probable, que al otro; una de las colas o
extremos es más largo que el otro. Un índice de asimetría cero define
una distribución simétrica, mientras que valores negativos o positivos
del índice de simetría describen distribuciones desviadas a la izquierda
o a la derecha, respectivamente.
Ver Kurtosis.
236
Uso de PrecisionTree con TopRank
Kurtosis
Medida del perfil de una distribución que indica la planicidad o
irregularidad de la distribución. Cuanto más alta sea la Kurtosis, más
irregular será una distribución.
Mínimo
Valor más bajo posible que razonablemente puede tener una variable.
Mutuamente
exclusivo
Sólo se puede producir un resultado en un nodo.
Ver Colectivamente Exhaustivo
Nodo de azar
Círculo en un árbol de decisión o diagrama de influencia que representa
un suceso sobre el que la persona que toma la decisión no tiene control
alguno. Cada resultado del suceso tiene su valor y probabilidad
correspondiente.
Nodo de decisión
Cuadrado del árbol de decisión o diagrama de influencia que representa
un suceso en el que la persona que toma la decisión debe elegir una
opción entre una serie de ellas. Cada opción tiene un valor asociado.
Nodo de
incertidumbre
Nodo que representa un suceso con un resultado incierto.
Ver Nodo de azar.
Nodo de
referencia
Rombo de un árbol de decisión que representa un suceso descrito por
un árbol de decisión separado.
Nodo de resultado
final
Rectángulo de esquinas redondeadas de un diagrama de influencia que
representa el resultado final de una decisión.
Nodo estéril
Nodo que no tiene efecto alguno sobre la decisión que se va a tomar. En
un diagrama de influencia, el nodo tiene predecesores, pero no
sucesores.
Nodo final
Triángulo de un árbol de decisión que representa el punto de
terminación de una rama.
Nodo lógico
Similar al nodo de decisión. Permite a la persona que toma la decisión
seleccionar la opción óptima mediante la evaluación de la expresión
lógica de cada rama subordinada. Las expresiones de los nodos son
normalmente fórmulas lógicas como =x>5, =x=2, etc., que generan un
valor VERDADERO o FALSO.
Nodo predecesor
El nodo inmediatamente anterior al nodo seleccionado.
Ver Nodo Sucesor.
Nodo sucesor
El nodo inmediatamente posterior al nodo seleccionado.
Ver Nodo Predecesor.
Apéndice F: Glosario de términos
237
Nodos
independientes
En un diagrama de influencia, si no hay flechas que conecten dos nodos,
los nodos son independientes si, y sólo si, el resultado de cada nodo no
afecta al resultado del otro.
Precio del riesgo
La diferencia entre el valor esperado y el equivalente de certeza de un
suceso incierto, o la cantidad de dinero que está dispuesto pagar para
evitar el riesgo.
Ver Valor Esperado, Equivalente de Certeza.
PrecisionTree
Programa auxiliar de análisis de decisión para Microsoft Excel que se
describe en esta Guía del Usuario.
Probabilidad
Medida de las posibilidades de que ocurra un valor o suceso.
Rama
En un árbol de decisión, se dibuja una rama por cada posible resultado
de una decisión o suceso de azar.
Reducción
Acto de representar la distribución de probabilidad de la función
objetivo de un modelo entero como una sola variable de azar.
Reducción de la
aversión al riesgo
Situación en la que el riesgo resulta atractivo cuando la persona que
toma la decisión tiene más dinero.
Ver Aversión constante al Riesgo, Función de utilidad.
Riesgo
Incertidumbre o variabilidad del resultado de un suceso o decisión. En
muchos casos, el rango de posibles resultados puede incluir unos que se
perciben como no deseados y otros que se perciben como deseados. El
rango de resultados frecuentemente está asociado con niveles de
probabilidad de ocurrencia.
Riesgo neutral
Toma de decisiones que se hace seleccionando siempre la alternativa
con mejores resultados finales, independientemente del riesgo.
Ver Aversión al Riesgo, Bayesiano.
Riesgo objetivo
Valor de probabilidad o distribución que se determina mediante
evidencia “objetiva” o teoría aceptada. Las probabilidades asociadas con
un riesgo objetivo se conocen con certeza.
Ver Riesgo Subjetivo
Riesgo subjetivo
Valor o distribución de probabilidad determinado por las estimaciones
de un individuo basadas en conocimiento personal, especialización y
experiencia. La llegada de nueva información normalmente genera
cambios en esas estimaciones, que pueden ser motivo razonable de
desacuerdo.
Ver Riesgo Objetivo
238
Uso de PrecisionTree con TopRank
Suceso
Resultado o grupo de resultados que puede producir una acción
determinada. Normalmente se refiere a posibles resultados de un nodo
de azar.
Sugerencia de
política
Resumen de la ruta de decisión óptima de un modelo; los resultados de
un análisis de decisión.
Teorema de
Bayes
Fórmula algebraica que describe la relación entre las probabilidades de
sucesos dependientes. En los análisis de decisión, el teorema de Bayes se
usa para reordenar (o “invertir”) dos nodos de azar de un modelo de
decisión.
Tolerancia de
riesgo
Una constante que mide la actitud hacia el riesgo de la persona que
toma la decisión; es un parámetro de la función de utilidad.
Ver Función de utilidad.
TopRank
Programa auxiliar de análisis de sensibilidad para Microsoft Excel
creado por Palisade Corporation.
Utilidad esperada
Promedio estimado de unidades de utilidad de cada resultado de un
nodo de azar.
Ver Función de utilidad.
Valor Esperado
(EV)
Promedio estimado de posibles resultados de un nodo de azar o de un
modelo entero de decisión.
Valor más
probable
Resultado con mayor probabilidad de producirse. En un Perfil de
riesgo, el valor más probable es el valor correspondiente a la barra más
alta del gráfico.
Variable
Elemento básico de un modelo que puede adoptar más de un valor. Si el
valor que se va a producir no se conoce con certeza, la variable se
considera incierta. Normalmente las variables se encuentran en celdas o
rangos de un modelo.
Varianza
Medida que indica la dispersión de valores de una distribución y, por lo
tanto, es una indicación del riesgo de una distribución. Se calcula como
el promedio de las desviaciones al cuadrado de la media. La varianza da
una importancia desproporcionada a los valores que están más alejados
de la media.
Ver Desviación Estándar.
Apéndice F: Glosario de términos
239
240
Index
@
@RISK · 91, 122, 216, 217, 221
A
Acerca de, comando · 183
Activación de licencia,
comando · 183
Actualizar Enlaces del Modelo,
comando · 179
Agregar árbol, comando · 173
Algoritmo de cálculo · 185
Añadir rama, comando · 144
Análisis de decisión · 17, 50, 51,
78, 82, 151, 209, 233
Análisis de sensibilidad · 35, 82,
87, 159
Análisis de sensibilidad de dos
direcciones · 40, 87, 160, 169
Análisis de sensibilidad de una
dirección · 36, 82, 160, 165
Árbol de decisión · 23, 28, 29,
55, 185
Árbol de decisión óptimo de
sugerencia de política · 158
Arcos de influencia · 69, 137
Asistencia técnica · 3
Ayuda de PrecisionTree,
comando · 183
B
Bayes · 187
Index
Borrar todo lo forzado,
comando · 148
BranchNum · 133
BranchProb · 133
BranchVal · 133
Buscar, comando · 175
C
Cálculo de resultado de ruta ·
112, 130
Cambiar nombre, comando ·
147
Colapsar/Expandir ramas
subordinadas, comandos ·
144
Comando Árbol de decisión ·
57, 105
Comando Arco de diagrama de
influencia · 107
Comando Configuraciones de
aplicación · 181
Comando Configuraciones de
arco de influencia · 137
Comando Configuraciones de
modelo · 110
Comando Configuraciones de
nodo de árbol de decisión ·
125
Comando Configuraciones de
Nodo de árbol de Decisión ·
126, 131
Comando Configuraciones de
nodo de influencia · 134, 135,
136
241
Comando Nodo de diagrama
de influencia · 106
Comando Sugerencia de
política · 81
Comando Tabla de valores de
influencia · 140
Convertir a árbol de decisión,
comando · 150
Copiar imagen en el
portapapeles, comando · 145
Copiar/Pegar/Eliminar subárbol, comandos · 144
D
DecisionTools Suite · 7
Desinstalación de PrecisionTree
·7
Diagrama de influencia · 19, 34,
65
Diagrama de inluencia · 27
E
Enlazar valores de rama a · 128
Equivalente de certeza · 201
Errores de modelo, comando ·
177
F
Formato · 117
Forzar decisiones durante una
simulación · 123, 223
Forzar rama · 123, 131
Forzar ruta, comando · 148
Forzar todas las decisiones,
comando · 148
Forzar y Des-forzar rama,
comandos · 148
Función de utilidad · 119, 120,
195
Función de utilidad de raíz
cuadrada · 206
242
Función de utilidad
exponencial · 203
Función de utilidad logarítmica
· 205
G
Gráfica acumulativa de perfil
de riesgo · 80, 154
Gráfica de probabilidad del
perfil de riesgo · 79, 153
Gráfico de araña · 39, 86, 168
Gráfico de tornado · 38, 85, 167
H
Hojas de cálculo de ejemplo,
comando · 183
I
Iconos
Escritorio · 8
Iconos de la barra de
herramientas · 99
Indicador de decisión · 59
Influencia · 69, 137, 138
Influencia de estructura · 71,
138, 139
Influencia de sincronización ·
138
Influencia de valor · 138
Informe de sugerencia de
política · 81, 156
Insertar nodo, comando · 144
Instrucciones para la instalación
·7
M
Manual electrónico, comando ·
183
Menú Ayuda · 183
Menú de PrecisionTree · 103
Menú Editar · 109
Menú Nuevo · 105
Menú Utilidades · 181
Método de cálculo · 112, 130
Fórmula de resultado · 113
Hoja de cálculo enlazada ·
114
Resultado acumulado · 113
Método de cálculo Macro de
VBA · 115
Métodos alternativos de cálculo
· 89
Mover hacia arriba/ Mover
hacia abajo, comandos · 147
Mover rama · 131
Mover ramas · 147
Gráfica de probabilidad · 79,
153
Resumen estadístico · 78
Perfil de riesgo, comando · 151
Precio del riesgo · 201
Programas DecisionTools · 211
N
S
Nodo de azar · 49, 60, 61, 67,
126, 132, 135
Nodo de azar distribuido · 132
Nodo de cálculo · 135
Nodo de decisión · 49, 58, 126,
135
Nodo de referencia · 92, 127,
129
Nodo de resultado · 49, 135, 141
Nodo final · 127
Nodo lógico · 90, 127
Notas técnicas · 185
Sugerencia de política,
comando · 156
O
Opcions de referencia · 129
P
Palabras clave personalizadas ·
133
Palisade Corporation · 4, 212
Perfil de riesgo · 30, 78
Gráfica acumulativa · 80, 154
Index
R
Región de estrategia · 88, 166,
170
Requisitos del sistema · 5
Resumen estadístico del perfil
de riesgo · 155
Revisión bayesiana, comando ·
171
R-Valor · 120
T
Tabla de decisión de sugerencia
de política · 157
Tabla de influencia estructural ·
71, 139
Tabla de valores · 140
Teorema de Bayes · 187
Tipo de nodo · 48, 126, 135
TopRank · 225, 231
TotalBranches · 133
Tutorial · 13
U
Uso de los valores de rama ·
127
243
V
244
Valor R · 205
Versión para estudiantes · 5