Ejemplo educativo de toma de decisiones bajo incertidumbre utilizando un árbol de decisión bayesiano. El análisis combina el Teorema de Bayes y el Valor Monetario Esperado para evaluar estrategias empresariales y el valor de la información, implementado en R con visualizaciones claras.

Análisis de decisiones bajo incertidumbre aplicado a una startup tecnológica mediante árboles de decisión, Valor Monetario Esperado y análisis de sensibilidad, implementado en R con fines educativos.

Este documento presenta un análisis de toma de decisiones bajo incertidumbre aplicado a la exploración petrolera. Utilizando árboles de decisión, el Teorema de Bayes y el Valor Monetario Esperado (VME), se comparan distintas estrategias económicas implementadas en R. El trabajo incluye la construcción del árbol de decisión, la interpretación de resultados y un análisis de sensibilidad, con un enfoque didáctico orientado a estudiantes que están aprendiendo R y análisis de decisiones

Este documento presenta un análisis de toma de decisiones bajo incertidumbre utilizando el Teorema de Bayes y el valor de la información. A través de un caso práctico de la empresa TechParts S.A., se explica cómo actualizar probabilidades, comparar alternativas y evaluar el beneficio de contar con información adicional. El análisis se desarrolla paso a paso con lenguaje sencillo, tablas y gráficos para facilitar su comprensión.

En este documento se presenta un ejemplo práctico del Teorema de Bayes aplicado al control de calidad. A través de varias inspecciones consecutivas, se muestra cómo se actualiza la probabilidad de que un proveedor sea responsable de una pieza defectuosa o conforme. El análisis se explica paso a paso con lenguaje sencillo, tablas y gráficos, para facilitar su comprensión.

Ejemplo práctico del Teorema de Bayes aplicado a un diagnóstico médico. Se analiza cómo interpretar correctamente un resultado positivo considerando la prevalencia de la enfermedad y la precisión de la prueba.