Resumen de Aportaciones a la teoría de la decisión
LOS FUNDAMENTOS DE LA TEORIA DE LA DECISION BAYESIANA PROPORCIONAN EL MARCO EN EL QUE DEBERIAN RESOLVERSE LOS PROBLEMAS DE INFERENCIA Y DE TOMA DE DECISIONES, SIN EMBARGO, EXIGEN EXCESIVA PRECISION EN LAS CREENCIAS Y PREFERENCIAS DEL DECISOR.
EN EL PRIMER CAPITULO DE ESTA MEMORIA, PROPORCIONAMOS LOS FUNDAMENTOS DE UNA TEORIA DE LA DECISION MAS ROBUSTA QUE PERMITE CIERTA IMPRECISION EN LOS JUICIOS DEL DECISOR. ESTUDIAREMOS PROBLEMAS DE TOMA DE DECISIONES EN AMBIENTE DE RIESGO Y EN AMBIENTE DE INCERTIDUMBRE, UTILIZANDO, PARA ESTE ULTIMO, EL MARCO DE ANSCOMBE-AUMANN. LAS PREFERENCIAS SOBRE CONSECUENCIAS QUEDAN MODELIZADAS MEDIANTE UNA CLASE DE FUNCIONES DE UTILIDAD, Y LAS CREENCIAS MEDIANTE UNA CLASE DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
EL SEGUNDO CAPITULO ESTA DEDICADO AL ESTUDIO DE LA DOMINANCIA ENTRE ALTERNATIVAS PARA CIERTAS CLASES DE DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Y DE FUNCIONES DE UTILIDAD. TAMBIEN PROPORCIONAMOS UN ALGORITMO PARA EL CALCULO DEL CONJUNTO EFICIENTE CUANDO EL NUMERO DE ALTERNATIVAS ES FINITO. PARA EL CASO DE INFINITAS ALTERNATIVAS PROPONEMOS METODOS DE APROXIMACION DE TAL CONJUNTO.
EL TERCER CAPITULO SE CENTRA EN ESTUDIOS DE SENSIBILIDAD LOCAL, UTILIZANDO LA DERIVADA DE FRECHET. ESTOS ESTUDIOS PERMITEN COMPROBAR LA VALIDEZ DE LAS CONCLUSIONES OBTENIDAS MEDIANTE EL ANALISIS DE DECISIONES, Y SUGIEREN AL ANALISTA SI ES NECASARIA MAS INFORMACION POR PARTE DEL DECISOR Y, SU CASO, QUE INFORMACION ADICIONAL ES CONVENIENTE.
CONCLUIMOS SUGIRIENDO VARIOS PROBLEMAS ABIERTOS.
