Autor: Roberto Ley Borrás.
Editorial: Consultoría en Decisiones, 289 páginas, 21x28 cm., México 2020
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en Decisiones
Descripción breve
Este libro presenta un tratamiento unificado de la incertidumbre y el
riesgo, e incluye temas nuevos y conceptos poderosos que reflejan los avances
en la modelación de eventos inciertos (algunos de ellos publicados por primera
vez en un libro), incluyendo una explicación muy amplia de diagramas de
influencia y su algoritmo de solución, mapas de conocimiento, métodos de
asignación de probabilidades, valoración de fuentes de información y muchos
otras temas, como la valuación de opciones, la calidad y pureza de la
información, los sesgos cognitivos en la asignación de probabilidades, las
técnicas de discretización de distribuciones de probabilidad, el análisis de
riesgo en el tiempo utilizando modelos markovianos, y el análisis de la
fiabilidad de sistemas utilizando diagramas de fallos.
Las técnicas se presentan de manera completa, por lo que el lector del
libro estará en condiciones de aplicar los conocimientos a situaciones reales;
el aprendizaje se refuerza con preguntas de repaso y ejercicios en cada capítulo. Los ejemplos con los que se ilustran las
técnicas están en el contexto de la industria petrolera, de manufactura, de
mantenimiento, estudios de mercado, lanzamiento de productos, y confiabilidad
de sistemas, entre muchas otras áreas en las que existe incertidumbre y
requieren decisiones importantes.
La primera edición de este libro ha sido utilizada en Latinoamérica y
España en universidades y firmas de consultoría, y esta versión actualizada es
una valiosa referencia para las personas que desean dominar, enseñar y aplicar
los conceptos y técnicas de análisis probabilístico para tomar mejores
decisiones.
Esta
segunda edición está disponible en versión electrónica como libro Kindle tipo
"Print Replica". Lo puede adquirir en:
amazon.com/dp/B087BLFK3T o en
el sitio específico para su país, como:
amazon.com.mx/dp/B087BLFK3T (México)
amazon.es/dp/B087BLFK3T
(España)
El
libro se puede leer en teléfono, tablet o lector Kindle, pero la lectura puede
ser más cómoda en una computadora, por el tamaño de pantalla. Se pueden resaltar partes del texto,
copiarlas y exportarlas, y escribir notas. Los programas gratuitos Kindle
for PC o Kindle for Mac los puede descargar aquí.
Este libro presenta un tratamiento unificado de la incertidumbre y el
riesgo, e incluye temas nuevos y conceptos poderosos que reflejan los avances
en la modelación de eventos inciertos (algunos de ellos publicados por primera
vez en un libro), incluyendo una explicación muy amplia de diagramas de
influencia y su algoritmo de solución, mapas de conocimiento, métodos de
asignación de probabilidades, valoración de fuentes de información y muchos
otras temas, como la valuación de opciones, la calidad y pureza de la
información, los sesgos cognitivos en la asignación de probabilidades, las
técnicas de discretización de distribuciones de probabilidad, el análisis de
riesgo en el tiempo utilizando modelos markovianos, y el análisis de la
fiabilidad de sistemas utilizando diagramas de fallos.
El Capítulo 1 define los conceptos de riesgo e incertidumbre, da una
introducción a la disciplina del análisis de decisiones (incluyendo el papel
que tiene en ella el análisis de incertidumbre), y presenta conceptos
fundamentales de la disciplina. Además
aborda las dos principales formas de modelar situaciones de decisión: diagramas
de influencia y árboles de decisiones.
La exposición incluye desde la simbología básica hasta la construcción y
cálculo de modelos.
El Capítulo 2 aborda aspectos conceptuales sobre la medición de la
incertidumbre que son utilizados a lo largo del libro. En este capítulo se clarifica la naturaleza
de la probabilidad y se ilustra la importancia de la coherencia en la
asignación de valores de probabilidad.
Estos conceptos se refuerzan con la presentación y explicación de cuatro
paradojas que pueden surgir en el análisis probabilístico. El Capítulo 3 está dedicado a la modelación de
la incertidumbre; en él se presentan desde la técnica tradicional del árbol de
probabilidades, hasta la representación con mapas de conocimiento, pasando por
los versátiles diagramas de relevancia.
El Capítulo 4 incluye una detallada exposición acerca de los métodos de
asignación de probabilidades y los requisitos de calidad de las
asignaciones. También aborda las
dificultades y sesgos que se presentan más comúnmente al asignar
probabilidades, y la manera de superar esas dificultades. El capítulo incluye también recomendaciones
para la asignación de distribuciones de probabilidad predefinidas y la
explicación de técnicas para discretizar funciones
continuas de probabilidad. El Capítulo 5
está dedicado a conceptos avanzados sobre la modelación de decisiones y eventos
inciertos mediante diagramas de influencia.
Los diagramas de influencia son una de las herramientas más poderosas
para tomar decisiones, por lo que son descritos en detalle: se incluyen
consideraciones de modelación, reglas de construcción, la forma canónica de
Howard, el algoritmo de Shachter para la evaluación de diagramas de influencia,
y referencias sobre los programas de cómputo disponibles para automatizar el
cálculo de estos diagramas.
El Capítulo 6 presenta técnicas básicas y avanzadas para la valoración de
información. En este capítulo se
analizan las diferentes fuentes de costo de la información y el cálculo básico
del valor de la información. Entre otros
temas avanzados se incluye el caso de fuentes de información con dependencia
probabilística, el valor de la información cuando existen influencias, la
calidad de la información y la pureza de la obtención de información. El Capítulo 7 presenta técnicas para abordar
situaciones de decisión en las que se tiene incertidumbre acerca de un
parámetro continuo. Estás técnicas
permiten combinar bayesianamente la información
previa que se tenga sobre el parámetro, con la información obtenible de
muestras. Se incluye el tema de valor de
la información perfecta con distribución previa tipo normal, el análisis de la
conveniencia de tomar una muestra y la determinación del tamaño óptimo de la
muestra.
El Capítulo 8 aborda la modelación de riesgo en sistemas complejos. Se presenta la técnica de árboles de fallos,
y la manera de determinar los modos de fallo y la probabilidad de los
mismos. También se incluye una discusión
acerca de la toma de decisiones para disminuir los riesgos en sistemas
complejos. Finalmente, el Capítulo 9
presenta la modelación de riesgos en función del tiempo. Se presenta la modelación con cadenas de
Markov para periodos discretos de tiempo en los que los componentes pueden
estar en diferentes estados de riesgo.
También se presenta el análisis de las diferentes regiones de la vida
útil de componentes o equipos para situaciones en las que es ventajoso modelar
la fiabilidad como una función continua del tiempo.
Al final de cada capítulo se incluye bibliografía sobre los temas tratados,
abundantes preguntas de repaso y ejercicios para consolidar lo aprendido.
A QUIEN VA DIRIGIDO
Este libro es de utilidad para quienes deseen adquirir la capacidad técnica
para analizar situaciones de decisión en las que la incertidumbre y riesgo son
factores clave. El nivel técnico de los
capítulos lo hace más apropiado para profesionistas de ingeniería, actuaría,
administración u otras disciplinas técnicas; sin embargo, en el libro se
enfatizan los conceptos (más que los desarrollos matemáticos) por lo que no es
necesario entender todos los detalles técnicos para tener una mejor apreciación
del efecto de la incertidumbre y el riesgo en nuestros negocios y en nuestras
vidas.
Como libro de texto para cursos de toma de decisiones en los que se desee
profundizar en la naturaleza, medición y modelación de la incertidumbre, se
pueden utilizar los capítulos 1 al 4, y el 6 y 7.
El libro completo puede utilizarse para un curso de posgrado sobre análisis
de incertidumbre con duración de un semestre en ingeniería industrial,
ingeniería de sistemas, ingeniería civil, ingeniería mecánica, ingeniería
petrolera, ingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, actuaría o
administración, con la confianza de estar proporcionando un panorama actual y
unificado de la incertidumbre y el riesgo.
Para un curso de análisis de incertidumbre o análisis de riesgos a nivel
licenciatura, pueden utilizarse los primeros cuatro capítulos como una
introducción a la modelación de la incertidumbre y añadir una selección de los
capítulos posteriores.
Si
desea ver el contenido detallado de los capítulos (temas y subtemas) en que se
desarrolla el libro, puede utilizar este vínculo:
Otro libro que puede interesarle:
El libro Análisis
de Decisiones Integral presenta un proceso
eficiente, sólido y completo para tomar decisiones en situaciones complejas,
con incertidumbre o donde hay mucho en juego.
El
Análisis de Decisiones Integral (ADI) está constituido por una secuencia lógica
de etapas en las que se va añadiendo valor y clarificación a la situación de
decisión; para cada etapa del ADI se cuenta con técnicas que facilitan y dan
rigor al análisis. El libro presenta tanto la visión global como los detalles
técnicos para realizar aplicaciones prácticas.
El ADI
utiliza los conceptos de la llamada Escuela de Stanford de Análisis de
Decisiones y el material del libro corresponde a lo más actual de la
disciplina y es presentado de manera accesible. Los abundantes ejemplos se
plantean en el contexto de la industria petrolera, las manufacturas, los
servicios y los negocios en general.
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