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TOMA DE DECISIONES: APLICACIONES ESTADISTICAS - Coggle Diagram
TOMA DE DECISIONES: APLICACIONES ESTADISTICAS
La toma de decisiones implica la selección de un curso de acción entre diversas alternativas. Es una tarea fundamental.
Es uno de los pasos de la planeación estratégica y forma parte esencial de los procesos que se siguen para el logro de objetivos y metas.
Exigen seleccionar que hacer, cuándo, cómo,
dónde y por quién.
El proceso de toma de decisiones va muy de la mano con la metodología de la investigación,
Identificación de alternativas
Evaluación de las alternativas en términos
de los objetivos que se pretenden alcanzar.
(en este proceso se deben tener en cuenta
dos factores)
FACTORES CUANTITATIVOS. Son factores que se pueden medir en términos numéricos, como es el tiempo, dinero, entre otros.
FACTORES CUALITATIVOS, Se refiere a factores que no es posible medir numéricamente; es decir, no se puede especificar la cantidad de dichos factores pero sí su calidad. Ejemplos de ello son la calidad de las relaciones laborales, el riesgo del cambio tecnológico, o el clima laboral, entre otros.
Elaboración de premisas
Seleccionar la alternativa más viable (tomar una decisión).
Modelamiento estadístico para la toma de decisiones bajo incertidumbre: Desde los datos al conocimiento instrumental.
Los estadísticos se interesan tanto por las diferencias (orígenes) como por las similitudes (patrones) El análisis exploratorio de datos utiliza técnicas gráficas y numéricas para estudiar patrones de conducta y el origen de los mismos.
Técnicas descriptivas mas comunes:
Distribución de frecuencia, histogramas,
boxplot, gráficos de dispersión, diagramas
de barras y errores, diagramas de diagnóstico.
Cuando se examina la distribución de los datos
es necesario identificar algunas características
importantes, tales como forma, ubicación,
variabilidad y valores inusuales.
puede generar conjeturas acerca de las relaciones entre variables. La noción de cómo una variable puede estar asociada a otra está inmersa en casi todo el análisis estadístico, mediante comparaciones simples de proporciones a través de la regresión lineal. La diferencia entre la asociación y la causalidad debe acompañar este desarrollo conceptual.
EJEMPLO: ANALISIS DE REGRESIÒN: entre la asociación y la causalidad debe acompañar este desarrollo conceptual.
Reuniendo relaciones entre las variables de la ecuación más apropiada (es decir, el modelo) es posible predecir o identificar los factores más influyentes, además de estudiar el impacto sobre las variables dependientes para cualquier cambio en sus valores actuales.
la mejora en la toma de decisiones es directamente proporcional al nivel de exactitud del modelo estadístico utilizado.
radica uno de los puntos que hacen necesaria la estadística aplicada a la administración. Utilizarla permite construir conocimiento sobre una base sistemática radica uno de los puntos que hacen necesaria la estadística aplicada a la
administración. sustentada en la evidencia a partir del estudio de las leyes de la probabilidad, propiedades
de medición, relación de datos.
Las habilidades estadísticas permiten recopilar información sustentada en la evidencia a partir del estudio de las leyes de la probabilidad, propiedades de medición, relación de datos,
el sustento estadístic permite fortalecer los procesos de toma de decisiones adecuadas.
PROCESO DE TOMA DE DECISIONES ESTADISTICA
Simplificar.
Construir un modelo de decisión.
Probar el modelo.
Usar el modelo
para encontrar
soluciones:
El modelo es una representación simplificada de la situación real, no necesita estar completo, o ser exacto en todas las relaciones, se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las irrelevantes, es entendido con mayor facilidad que un suceso empírico (observado); por lo tanto, permite que el problema sea resuelto con mayor eficacia y eficiencia.
5.- El modelo puede usarse en repetidas ocasiones para problemas similares y además permite ajustarse y modificarse.