teoria de las deciciones

8/10/2019 Teoria de Las Deciciones

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Puntos: 1

Si a los modelos de Programacin Lineal se les elimina el requerimiento de que la funcin objetivo olas restricciones sean lineales y la eliminacin del requerimiento de linealidad se fundamenta en laestructura no-lineal del objeto, o parte de l, a modelar, se obtienen modelos de programacin:

Seleccione una respuesta.

a. No lineal.

b. No lineal mixta

c. No lineal estocstica.

d. No lineal entera.

Question 2 Puntos: 1

Si a alguna de las variables de un problema lineal se le impone la condicin de integridad, si todas sonvariables enteras y la condicin de integridad puede venir impuesta, por el imposible fraccionamientode determinados recursosy donde uno de los procedimientos ms efectivos para la resolucin sefundamenta en el concepto de ramificacin y cota. El modelo de programacin matemtica quepresenta estas caractersticas se denomina:


a. Programacin lineal.

b. Programacin lineal de ramificacin y cota.

c. Programacin lineal entera.

d. Programacin lineal mixta.


La simulacin es comparable al anlisis por experimentos, donde hay que hacer frente a los mismosproblemas que hay que afrontar cuando se hace experimentacin convencional (incluyendo diseoexperimental y anlisis estadstico) PORQUE no solo la simulacin de eventos discretos est disponible(aunque es con mucho la ms utilizada en el terreno prctico) sino que la simulacin basada en

agentes y/o la simulacin mediante Dinmica de Sistemas tienen su importante utilidad al modelarotros conceptos.


a. La afirmacin y la razn son VERDADERAS, pero la razn NO es una explicaci

b. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.


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c. La afirmacin y la razn son VERDADERAS y la razn es una explicacin CORR

d. La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA.


Los modelos matemticos tienen dos componentes bsicos, los datos que son valores conocidos yconstantes y las variables que son valores que se calculan. Mediante la combinacin lineal de losmismos se generan:


a. Funcin objetivo a maximizar y restricciones, que establecen lmites al es

b. Funcin objetivo a optimizar y restricciones, que establecen lmites al esp

c. Funcin objetivo a minimizar y restricciones, que establecen lmites al esp

d. Funcin objetivo a optimizar y sin restricciones, que establecen lmites al


Los problemas de optimizacin combinatoria tratan de encontrar la mejor solucin de entre unconjunto de tems discreto y por tanto finito que consiste en encontrar la solucin ptima a unproblema en que cada solucin est asociada a un determinado valor (el valor de la solucin) PORQUEacta en el campo de los problemas de optimizacin en los que el conjunto de soluciones factibles escontinuo (o reducible a continuo) con variables binarias.



b. La afirmacin y la razn son VERDADERAS y la razn es una explicacin CORR

c. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.


Usted est aqu

Inter_20142 / 200608

/ Cuestionarios / Evaluacin Unidad 1

/ Intento 1
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Evaluacin Unidad 1Question 1 Puntos: 1

El siguiente rbol de decisin presenta los estados de la naturaleza y sus probabilidades para decidir sise desarrolla o no un nuevo producto, teniendo en cuenta o no la contratacin de un consultor de unafirma de investigacin de mercado:

A1: Desarrollar el nuevo productoA2: No desarrollar el nuevo productoA, B, C: Estados de la naturaleza y sus probabilidades


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A: Venta altaB: Venta mediaC: Venta bajaAp, Bp, Cp: Probabilidades de confiabilidad

El valor para tomar la mejor decisin en el nodo 7 es:


a. 0, por tanto se debe desarrollar el nuevo producto y se debe contr

b. 808.8, por tanto se debe desarrollar el nuevo producto y se debe

c. 808.8, por tanto no se debe desarrollar el nuevo producto y se no

d. 0, por tanto se debe desarrollar el nuevo producto y no se debe co


Considere la matriz siguiente que representa un problema de decisin de inversin:

ESTADOS DE LA NATURALEZA CURSOS DE

ACCIN Sin Cambio Crecimiento

Bajo Crecimiento

Medio Crecimiento Alto Fondos deInversin -1 12 17 22

Compra deAcciones 3 7 18 22

Certificados deDepsito aTrmino -3 12 16 24

Donde:

Estados de la naturaleza: estados de la economa durante un ao.Cursos de accin: clases de inversin segun tasas de retorno.

Las probabilidades de los estados de la naturaleza se presentan en la siguiente tabla:

ESTADOS DE LANATURALEZA PROBABILIDADES Crecimiento Alto 0.28

Crecimiento Medio 0.32 Crecimiento Bajo 0.23

Sin Cambio 0.17

Con base en la informacin anterior, la perdida de oportunidad esperada (POE) para el problemade decisin de inversin es:



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a. La Prdida de Opotunidad Esperada (POE) es1.66 por lo tanto debe invdepsito a trmino.

b. La Prdida de Oportunidad Esperada es 1.46 por lo tanto no debe inver inversin.

c. La Prdida de Oportunidad Esperada (POE) es 1.56 por lo tanto debe iinversin

d. La Prdida de Oportunidad Esperada es 1.71 por lo tanto debe invertirs


La matriz siguiente representa un problema de decisin de inversin:



Bajo Crecimiento




Donde:


Si las probabilidades de los estados de la naturaleza son los que se presentan en la siguiente tabla:

ESTADOS DE LA

NATURALEZA PROBABILIDADES Crecimiento Alto 0.25 Crecimiento Medio 0.25 Crecimiento Bajo 0.25

Sin Cambio 0.25

El Valor Esperado de la Informacin Perfecta (VEIP) para el problema de decisin de inversines:


a. El Valor Esperado de la Informacin Perfecta (VEIP) es 1.75, porcentaj

b. El Valor Esperado de la Informacin Perfecta (VEIP) es 2, porcentaje a

c. El Valor Esperado de la Informacin Perfecta (VEIP) es 12.5, porcentaj

d. El Valor Esperado de la Informacin Perfecta (VEIP) es 14.25, porcent



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Esta pregunta constan de dos proposiciones as: una Afirmacin y una Razn, unidas por lapalabra PORQUE . Usted debe examinar la veracidad de cada proposicin y la relacin terica que lasune.

Enunciado:Los modelos deterministas de decisin, suponen conocidos con certeza todos los datos de la realidadque representan PORQUE si uno o varios datos se conocen slo en trminos de probabilidad, elmodelo se denomina, probabilstico, aleatorio o estocstico.


a. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.


c. La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA.

d. La afirmacin y la razn y la razn son VERDADERAS, pero la razn NO es una

afirmacin.




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Donde:

A1: Desarrollar el nuevo productoA2: No desarrollar el nuevo productoA, B, C: Estados de la naturaleza y sus probabilidadesA: Venta altaB: Venta mediaC: Venta bajaAp, Bp, Cp: Probabilidades de confiabilidad

El valor para tomar la mejor decisin en el nodo 2 es:



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Donde:


El valor esperado en el nodo 9 corresponde a un clculo matemtico de 2182.649 unidadesmonetarias PORQUE el valor esparado es la sumatoria de los estados de la naturaleza multiplicadospor las probabilidades asociadas a cada una de sus ramas.


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a. La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA.


c. La afirmacin y la razn son VERDADERAS, pero la razn NO es una explicaci

d. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.


La matriz siguiente representa un problema de decisin de inversin:



Bajo Crecimiento




Donde:


Si las probabilidades de los estados de la naturaleza son los que se presentan en la siguiente tabla:

ESTADOS DE LANATURALEZA PROBABILIDADES Crecimiento Alto 0.25

Crecimiento Medio 0.25 Crecimiento Bajo 0.25

Sin Cambio 0.25

El Valor Esperado (VE) para el problema de decisin de inversin es:


a. El Valor Esperado (VE) es12. 25 por lo tanto se debe invertir en fond

b. El Valor Esperado (VE) es12.50 por lo tanto se debe invertir en fondde acciones.

c. El Valor Esperado (VE) es12.05 por lo tanto se debe invertir en com

d. El Valor Esperado (VE) es12.25 por lo tanto se debe invertir en certif

Question 8


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d. Decisiones programadas de tipologia sin mtodos.


El siguiente rbol de decisin presenta los estados de la naturaleza y sus probabilidades para decidir si

se desarrolla o no un nuevo producto, teniendo en cuenta o no la contratacin de un consultor de unafirma de investigacin de mercado:

Donde:

A1: Desarrollar el nuevo productoA2: No desarrollar el nuevo productoA, B, C: Estados de la naturaleza y sus probabilidades


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A: Venta altaB: Venta mediaC: Venta bajaAp, Bp, Cp: Probabilidades de confiabilidad

El valor esperado en el nodo 3 corresponde a un clculo matemtico de 1870 unidades monetariasPORQUE el valor esperado es la sumatoria de los estados de la naturaleza multiplicados por lasprobabilidades asociadas a cada una de sus ramas.



b. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.

c. La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA.

d. La afirmacin y la razn son VERDADERAS y la razn es una explicacin CORR


Cuando en el ambiente se conocen los estados de la naturaleza, pero no la probabilidad de cada unode ellos; cuando el decisor sabe qu estados de la naturaleza se pueden presentar y la probabilidadque tiene cada uno de ellos de presentarse, cuando ni siquiera se conocen los posibles estados de lanaturaleza o cuando el decisor conoce con absoluta seguridad los estados de la naturaleza que van apresentarse. El nivel de informacin determina el tipo de ambiente de la decisin, en el ordenpresentado, los tipos de decisin son:


a. Riesgo, Incertidumbre no estructurada, Incertidumbre estructurada y Certeza.

b. Certeza, Incertidumbre estructurada, Riesgo e Incertidumbre no estructurada.

c. Incertidumbre no estructurada, Riesgo, Incertidumbre estructurada y Certeza.

d. Incertidumbre estructurada, Riesgo, Incertidumbre no estructurada y Certeza.


Los modelos de decisin se pueden clasificar atendiendo a numerosos criterios, entre ellos: objetivos,subjetivos, analticos, de simulacin, estticos, dinmicos, deterministas y probabilsticos. Los modelosque son representaciones simplificadas de la realidad sobre las que se opera para estudiar los efectosde las distintas alternativas de actuacin se denominan:


a. Modelos de emulacin.


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b. Modelos simplificados.

c. Modelos de simulacin.

d. Modelos analticos.


En esta pregunta constan de dos proposiciones as: una Afirmacin y una Razn, unidas por lapalabra PORQUE . Usted debe examinar la veracidad de cada proposicin y la relacin terica que lasune.

Enunciado:En ocasiones los sucesos se pueden experimentar objetivamente, y existen mtodos formales para suestudio, por lo que los modelos de decisin han de ser formales, objetivos y basarse en laespeculacin PORQUE en ocasiones los sucesos no se pueden experimentar objetivamente, y noexisten mtodos formales para su estudio, por lo que los modelos han de ser informales, subjetivos ybasarse en la intuicin.


a. La afirmacin y la razn y la razn son VERDADERAS, pero la razn NO es unaafirmacin.


c. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.





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Donde:


El valor esperado en el nodo 10 corresponde a un clculo matemtico de 808.8 unidades monetariasPORQUE el valor esperado es la sumatoria de los estados de la naturaleza multiplicados por lasprobabilidades asociadas a cada una de sus ramas.


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a. La afirmacin es FALSA, pero la razn es una proposicin VERDADERA.

b. La afirmacin es VERDADERA, pero la razn es una proposicin FALSA.

c. La afirmacin y la razn son VERDADERAS, pero la razn NO es una explicaci

d. La afirmacin y la razn son VERDADERAS y la razn es una explicacin CORR

teoria de las deciciones

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