Modelos para la toma de decisiones: Maximin o Wald, Maximax, Hurwicz, Laplace y Savage
Os presento una serie de modelos mediante los cuales la toma de decisión se puede simplificar, no se busca profundizar en cada una de las disciplinas, sino tener una visión global de las mismas simplificando su explicación con la posible adaptación a la practica de nuestras organizaciones. Estos modelos son: Maximin o Wald, Maximax, Hurwicz, Laplace y Savage.
Siempre hay que contar con ese umbral probabilístico de incertidumbre por lo que la decisión variara en función de factores externos no controlables pero en la medida de lo posible si evitables y disminuir su impacto lo mas posible para/con la decisión tomada alcanzando el objetivo que se había propuesto.
Por ello todos los modelos a continuación desarrollados nos proponen optar ante la mejor opción posible dentro del umbral de incertidumbre con el que debemos contar.
Vamos a presentar un ejemplo común para todos que iremos desarrollando en cada uno de los modelos, nos encontramos ante una situación donde nuestra organización de cambio de estrategia, existen dudas sobre como redirigirla y hacer foco en un nuevo nicho de mercado.
Haremos una valoración en función de las variables obtenidas.
Escenarios |
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1 |
2 |
3 |
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Soluciones |
A |
7 |
8 |
1 |
B |
10 |
2 |
5 |
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C |
5 |
4 |
9 |
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1. Modelo Maximin o de Wald
Lo que propone el modelo de Maximin o de Wald es fijarnos en las valoraciones mas bajas dentro de todas las soluciones es decir, las valoraciones mas bajas son 1 para la solución A, 2 para la B y 4 para la C, entonces dentro de este rango nos quedamos con C, pues es la mas alta dentro de las peores, la filosofía es la mejor de las peores , esto supone una perdida de información porque no se tienen en cuenta el resto de campos y la opción elegida no podría ser la mas optima. Estamos hablando de una forma Pesimista de elegir según Wald.
2. Modelo Maximax
Al contrario que el anterior, el modelo Maximax propone trabajar con los datos que mayor puntuación han obtenido, por ejemplo, en nuestro cuadro las de mayor puntuación son 8 para A, 10 para B y de 9 para C, aplicando la lógica de este modelo tomaríamos como decisión final la B pues su puntuación es superior al resto, la mejor de las mejores, por lo que es la que mas beneficios daría. Nos encontramos en la misma tesitura que antes, no contamos con toda la información y podemos estar eligiendo, como antes, no la mejor de las decisiones. Como hemos comentado esta ves la forma de tomar la decisión sería Optimista
3. Modelo de Hurwicz
Este modelo toma una lógica intermedia entre las anteriores, y para el peor valor da un valor de 1-α, mientras que para el valor mas alto otorga un valor de α, donde α es el valor de optimismo que utilizamos, este valor oscila de 0 a 1, sin llegar a los extremos para no coincidir con las teorías anteriores, un valor razonable es 1/2, para nuestro caso trabajamos con α=1/4. Por lo que el resultado sería el siguiente:
A: 1*3/4 + 8*1/4= 2,75
B: 2*3/4 + 10*1/4= 4
C: 4*3/4 + 9*1/4= 5,25
La opción a elegir en este caso es la C, pues tenemos la máxima puntuación, aun así con este modelo seguimos despreciando información pudiendo llegar a resultados similares a los de Maximin y Maximax.
4. Modelo de razón insufiencente o de Laplace
Laplace plantea la utilización de todos los valores que se han obtenido anteriormente, no despreciamos nada por lo que trabajamos con todos los campos. La lógica que aplica es asignar a cada valor la misma probabilidad (1/n) de tal modo que todos están en igualdad de condiciones. N muestra los posibles estados de la naturaleza, es decir, un ejemplo para nuestra organización: aumento de ganancias, perdidas o estancamiento. En nuestro ejemplo trabajamos con estos 3 campos.
Con estos criterios nuestra opción seguiría siendo la C pues a priori parece la mas completa y equilibrada, este método no arriesga en la toma de decisiones.
A: 7*1/3 + 8*1/3 + 1*1/3= 5.3
B: 10*1/3 + 2*1/3 + 5*1/3= 5.6
C: 5*1/3 + 4*1/3+ 9*1/3= 6
5. Modelo de Savage
Para el razonamiento que aplica Savage nos encontramos ante una dualidad, es decir, se busca la máxima ganancia a través de la perdida mínima. Entonces para cada una de las soluciones tenemos diferentes resultados, lo que hacemos es tomar los escenarios (columnas) como referente y dentro de estas tomamos el mayor valor para restarlo por cada valor dentro de esa misma columna para cada solución.
Para nuestro ejemplo el valor máximo de la primera columna es 10, por lo que le restamos 7,10 y 5 respectivamente, así hacemos en las siguientes columnas. Por lo que la solución C se presenta como la mejor de todas.
Escenarios |
Suma |
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1 |
2 |
3 |
—– |
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Soluciones |
A |
3 |
0 |
8 |
11 |
B |
0 |
6 |
4 |
10 |
|
C |
5 |
4 |
0 |
9 |
No se ha profundizado mas en cada una de ellas porque tratamos de simplificar cada uno de los modelos para facilitar su compresión y darle una aplicación sencilla a la practica. Existen múltiples criterios para la toma de decisiones, en este articulo hemos rescatado algunas de ellas que esperemos sean de utilidad.
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Autor: Rodrigo González González