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TEORIA DE LAS DECISIONES UNIDAD 1. CONCEPTOS BASICOS Y DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE

Contiene

Capítulos

Capítulos

Generalidades De La Toma De Decisiones Y Conceptos Básicos

Decisiones Bajo Incertidumbre Valor Esperado

Decisiones Bajo Incertidumbre Arboles De Decisión

UNIDAD 2. DECISIONES BAJO RIESGO

como

- Tipos de toma de decisiones - Proceso de tomas de decisiones Lección 3. Elementos en los modelos de análisis de toma de decisión - Pasos para la toma de decisiones - Criterios de decisión

como

- Criterio del valor esperado - Diseño y conducción de la investigación de merado - Valor esperado de la información muestra - Valor esperado con la información perfecta Criterio nivel de aceptación

como

- Elementos de los arboles de decisión - Selección de alternativa de decisión - Regla de bayes y arboles de decisión - Teoría de la utilidad - Aplicaciones de la teoría de la utilidad

Decisiones Bajo Riesgo- Teoría De Juegos

Decisiones Bajo Riesgo- Cadenas De Markov

Decisiones Bajo Riesgo Programación Meta

Decisiones Bajo Riesgo – Simulación

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Conceptos Método estrategias dominadas Método suma cero y punta de silla Métodos estrategias mixtas Método grafico

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Procesos estocásticos Cadenas de Markov. Clasificación de estados en una cadena de markov Procesos de decisión markoviano Problema estático y dinámico

como

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Conceptos fundamentales Formulación del modelo Programación con recursos limitados Objetivos múltiples Aplicaciones

como

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Definiciones Tipos de simulación Métodos de simulación Aplicaciones de la simulación Métodos de observaciones estadísticas

como

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