4.1 Concepte de presa de decisions: Procés de convertir l’ informació en acció, essent la decisió el conjunt d’accions adoptades en un moment concret.

4.2 Etapes: 1.Definir l’objectiu, 2.Aconseguir l’ informació important, 3.Establir previsions, 4.Dissenyar alternatives, 5.Avaluar els camins marcats, 6.Prendre la decisió , 7.Realitzar les actuacions previstes, 8.Establir un control.

4.3 Matriu de decisió: Quan es vol prendre una decisió, està formada per; Estratègies- Les opcions de decisió que podem triar. Estats de la naturalesa- compostos no controlables. Resultats esperats- Obtenció dels desenllaços. Prediccions de probabilitat.

Exemple:  Abrics de llana Pluja-30% -150 Fred-45%-600 Calor-25%-25

Gavardines Pluja-300 Fred-50 Calor-100 Americanes Pluja-75 Fred-(-50) Clalor-500

4.3.1 Criteris de decisió: Situació de certesa; Es coneix l’estat de la naturalesa, hi ha un estat únic. Situació de risc; Hi ha diversos estats de la naturalesa, hi ha percentatge. Situació d’incertesa; Es desconeix la probabilitat.

4.3.3.1 Decisió situació de risc: Es triaran els abrics.

Exemple;  V(abrics de llana)=(0,3·150)+(0,45·600)+(0,25·25)=321,35

V(gavardines)=(0,3·300)+(0,45·50)+(0,25·100)=137 V(americanes)=125

4.3.1.2 Decisions situació d’incertesa:  -Criteri pessimista/de Wald: una vegada seleccionada l’estratègia, se li presenta l’estat de la nat més desfavorable. Podem utilitzar; Maxi-min trien el valor més alt entre els mes baixos a cada estratègia. Mini-max el valor mínim entre els màxims.  Exemple: Optaria per gavardines. Abrics de llana;25, gavardines;50, americanes;-50. Ja que les pèrdues seran menys, per tant gavardines. –Criteri optimista: Escollir el millor resultat, sempre se li presenta l’estat de la nat més favorable. Podem utilitzar; Maxi-max màxim entre els màxims. Mini-min mínim entre mínims. Exemple: Optaria per abrics de llana;600. –Criteri Laplace: Enfrontar-se a les decisions sense saber probabilitats, escollim el valor més alt. Exemple: Probabilitat=1/3. V(abrics llana)= )=(150·1/3)+(600·1/3)+(25·1/3)=258,3

V(gavardines)= (300·1/3)+(50·1/3)+(100·1/3)=141 V(americanes)=175. Es triarà abrics de llana.

-Criteri Hurwicz: Combinació entre optimista i pessimista, defineix coeficient d’optimista com (α) referent al desenllaç, que ha d’estar entre el 0 i l’1, també hi ha pessimista, 1- α. Es trien els valors millors i pitjors de cada estratègia El criteri optimista triarà el més a prop a l’1, i el pessimista dins arribar al 0.

Exemple: V(abrics de llana)=(600·0,7)+(25·(1-0,7))=427,5

V(gavardines)=(300·0,7)+(50·(1-0,7))= 225 V(americanes)=(500·0,7)+(-50·(1-0,7))=335

-Criteri de Savage: Per persones que tenen por d’equivocar-se. Substitueix els valors del principi per les diferències o prejudicis que s’hagin presentat per no escollir l’opció correcta, mostra el que s’ha deixat de guanyar per equivocar-se. Es prenen els resultats més bons possibles de cada estat de la nat i s’hi resta el valor de desenllaç, s’aplica el criteri mini-max a l’hora de triar l’alternativa. Partim de la matriu inicial, donar a cada valor màxim dels estats de la nat el número 0, a aquest valor màxim li restem allò que no s’ha guanyat. Exemple: Pluja gavardines=0(millor opció) restem els beneficis de les gavardines i altres valors: 300-150=150 i 300-75=225 (allò que no s’ha guanyat)Si riem les americanes es deixa de guanyar 225 i es guanya 75. Si triem gavardines(opció correcta) es perd 0 i es guanya 300. Ara apliquem mini-max. V(abrics)=475 V(Gavardines)=550 V(americanes)=650. Es triarà el mes baix, abrics.

4.4 Arbre de decisió: Eina que utilitza la persona que decideix quan vol prendre una decisió.

4.4.1Fases: 1.determinar objectius, 2.Representar totes les opcions, 3.Determinar resultats i marcar punts finals, 4.Prendre nota de les probabilitats. □Punts de decisió ◌Esdeveniments (triangle)Resultats esperats. Exemple: E1= (0,3·150)+(0,45·600)+(0,25·25)=321,35

E2=(0,3·300)+(0,45·50)+(0,25·100)=137 E3=125 Es triarà l’opció més alta, E1.