Compreendendo as Árvores de Decisão para a Tomada de decisões

  Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.   

         Professor da Florida University USA

Nesta postagem do blog, iremos nos aprofundar no conceito de árvores de decisão por meio de uma análise detalhada de uma transcrição de vídeo do YouTube. As árvores de decisão são uma ferramenta poderosa utilizada em processos de tomada de decisão para avaliar diversas alternativas e seus valores esperados com base em diferentes cenários e probabilidades.

 

Visão geral das árvores de decisão

As árvores de decisão são utilizadas quando confrontados com múltiplas escolhas ou decisões, cada uma com probabilidades e resultados associados. A estrutura de uma árvore de decisão normalmente consiste em quadrados que representam pontos de decisão, círculos para cenários possíveis e triângulos que marcam o final de um galho.

Construindo Árvores de Decisão

Para construir uma árvore de decisão, começa-se com um quadrado que simboliza um ponto de decisão, levando a escolhas alternativas. Cada alternativa se ramifica em vários cenários, cada um atribuído a uma probabilidade que soma 100%. O processo envolve o cálculo dos valores esperados para cada cenário independentemente das probabilidades.

Cenário de exemplo: Gerenciando uma decisão de expansão de uma academia

Imagine ser o gerente de uma academia com 2.000 membros pagando US$ 600 por ano e custos operacionais de US$ 300 por membro anualmente. Enfrentando a concorrência de um novo ginásio próximo, deve ser tomada uma decisão sobre a expansão das instalações actuais para reter ou atrair mais membros.

Análise de Decisão

Duas alternativas são consideradas: não investir em expansão ou investir em expansão. São feitas previsões para os próximos três anos para determinar os resultados potenciais para cada cenário com base no número de membros e nos custos operacionais.

Calculando Valores Esperados

Através de uma análise detalhada de vários cenários e cálculos, o vídeo explora como calcular os valores esperados em cada ponto de decisão na árvore de decisão. Os valores esperados são derivados considerando probabilidades e resultados potenciais para cada alternativa.

Critérios de tomada de decisão

A postagem do blog discute diferentes critérios de tomada de decisão que podem ser aplicados para avaliar os resultados apresentados nas árvores de decisão. Critérios como maximizar o ganho mínimo (maximin) para tomadores de decisão avessos ao risco e maximizar o ganho máximo (maximax) para indivíduos tolerantes ao risco são explorados no contexto do cenário de expansão das academias.

Conclusão

Compreender as árvores de decisão e a sua aplicação nos processos de tomada de decisão é crucial para fazer escolhas informadas em cenários complexos. Ao analisar probabilidades, resultados e valores esperados, os decisores podem avaliar eficazmente as alternativas e selecionar o curso de ação mais adequado. Fique ligado para conteúdo mais esclarecedor sobre estratégias de tomada de decisão em postagens futuras.

REFERÊNCIA

GARCIA, S.C. O uso de árvores de decisão na descoberta de conhecimento na área da saúde. In: SEMANA ACADÊMICA, 2000. Rio Grande do Sul: Universidade Federal do Rio Grandedo Sul, 2000.

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html, 1999.  

Compreendendo Árvores de Decisão na Avaliação de Tecnologias de Saúde.

 

Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.  

          Professor da Florida University USA       

 No mundo da avaliação de tecnologias de saúde, as árvores de decisão desempenham um papel crucial na análise e avaliação de diferentes opções de tratamento. Nesta postagem do blog, vamos nos aprofundar no que são árvores de decisão, como são estruturadas e como podem ser aplicadas no contexto da saúde.

O que é um modelo de árvore de decisão?

Uma árvore de decisão é uma representação gráfica dos principais componentes de um processo de tomada de decisão. Consiste em três elementos principais: a estrutura do modelo, as probabilidades associadas aos diferentes resultados e as consequências de cada caminho de decisão. As árvores de decisão fornecem uma maneira padronizada de representar visualmente vários pontos de decisão, probabilidades e resultados em um determinado cenário de saúde.

Componentes de uma árvore de decisão

1. Nó de Decisão : Representa o ponto de decisão onde é feita uma escolha entre diferentes caminhos.
2. Nó de probabilidade : indica a probabilidade de se mover ao longo de um caminho específico com base em probabilidades.
3. Nó Terminal : Reflete o resultado final ou consequência de um caminho de decisão específico, como sobrevivência do paciente ou efeitos adversos.

Aplicação na área da saúde: uma análise de custo-efetividade

Vamos explorar um cenário hipotético onde comparamos a relação custo-eficácia de duas opções de tratamento para uma determinada condição de saúde: medicação convencional versus intervenção cirúrgica. Ao considerar custos, probabilidades de sucesso e anos de vida ajustados pela qualidade (QALYs), podemos determinar qual via de tratamento é mais viável economicamente.

Calculando a relação custo-benefício

• Custos : O tratamento convencional custa US$ 500, enquanto a intervenção cirúrgica custa US$ 1.000.
• Probabilidades : O tratamento convencional tem uma taxa de sucesso de 50%, enquanto a intervenção cirúrgica apresenta uma taxa de sucesso de 95%.
• QALYs : Ajustes de qualidade de vida com base nos resultados do tratamento.

Ao calcular os custos esperados e a eficácia de cada ramo de tratamento, podemos determinar a relação custo-efetividade incremental (ICER) para avaliar o valor da intervenção cirúrgica em termos de QALYs adicionais ganhos por unidade de custo.

Conclusão

As árvores de decisão oferecem uma abordagem estruturada para avaliar decisões complexas de saúde, considerando custos, probabilidades e resultados. Embora as árvores de decisão sejam valiosas para condições agudas com objectivos claros, podem enfrentar limitações em condições crônicas com consequências a longo prazo. Nesses casos, modelos alternativos como os modelos de Markov podem ser mais adequados para análises abrangentes de longo prazo. Compreender as árvores de decisão é essencial para os profissionais de saúde que procuram otimizar estratégias de tratamento e alocação de recursos de forma rentável.

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: <http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html,>  1999. 

BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J.H.; OLSHEN, R.A. Stone, Classification And Regression Trees, Wadsworth, 1984. R.Adm., São Paulo, v.40, n.3, p.225-234, jul./ago./set. 2005  

Decisões Racionais #2

 

Decisões Racionais em Ambientes Incertos

    Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.

Florida University USA

 

Introdução

No mundo acelerado em que vivemos, tomar decisões pode ser uma tarefa difícil, especialmente quando enfrentamos incertezas. Quer estejamos a considerar uma mudança de emprego, a iniciar um novo negócio, ou mesmo a contemplar uma mudança para outro país, o medo do desconhecido pode obscurecer o nosso julgamento. Então, como podemos tomar decisões racionais em ambientes tão ambíguos? Esta postagem do blog investiga a arte de tomar decisões na incerteza, usando um cenário da vida real para ilustrar vários critérios e estratégias de tomada de decisão.

Decifrando a tomada de decisão na incerteza

As decisões em ambientes incertos podem ser desconcertantes, muitas vezes exigindo uma combinação de intuição, análise e avaliação de riscos. A história de Jorginho, um jovem empresário que se depara com um dilema relativamente a uma oferta de terreno de uma empresa petrolífera, serve como um excelente exemplo de como navegar na tomada de decisões sob incerteza.

Compreendendo os critérios de tomada de Decisão

Critério Maximino

O critério maximizar envolve selecionar a alternativa com o resultado mínimo mais alto. No caso de Jorginho, esta abordagem apontava para a venda do terreno para mitigar o risco.

Critério de Máxima Probabilidade

O critério de máxima probabilidade sugere escolher a opção com maior probabilidade de ocorrência. Com base nas probabilidades iniciais, esse critério aconselhou Jorginho a vender o terreno.

Critério de valor esperado

O critério do valor esperado calcula o retorno potencial de cada decisão com base nas probabilidades estimadas. No cenário de Jorginho, a perfuração de petróleo surgiu como a escolha ideal utilizando este critério.

Analisando Sensibilidade

A análise de sensibilidade desempenha um papel crucial na tomada de decisões, avaliando como as mudanças nos parâmetros de entrada impactam o resultado da decisão. Para Jorginho, a análise de sensibilidade indicou que a venda do terreno era aconselhável se a probabilidade de descoberta de petróleo estivesse abaixo de um determinado limite.

O caminho a seguir

Embora as análises iniciais tenham fornecido recomendações conflitantes para Jorginho, um mergulho mais profundo na análise da árvore de decisão na próxima fase promete oferecer mais clareza sobre o melhor curso de ação. Ao combinar ferramentas analíticas com insights práticos, Jorginho pode navegar pela incerteza e tomar uma decisão informada que se alinhe com seus objetivos.

Conclusão

Num mundo repleto de incertezas, a capacidade de tomar decisões racionais é uma habilidade valiosa. Ao empregar diversos critérios de tomada de decisão, realizar análises de sensibilidade e aproveitar abordagens estruturadas como árvores de decisão, indivíduos como Jorginho podem navegar em cenários complexos com confiança. Ao refletir sobre seus processos de tomada de decisão, lembre-se de que a clareza diante da incerteza pode abrir caminho para resultados bem-sucedidos. Abrace a jornada da tomada de decisões, munido de insights para orientá-lo em direção a resultados favoráveis.

REFERENCIA:

BRAZDIL, P. Construção de Modelos de Decisão a partir de Dados. Disponível por WWW em: http://www.ncc.up.pt/~pbrazdil/Ensino/ML/DecTrees.html, 1999. 

Como Tomar Decisões Racionais em Ambientes Incertos

 

 Prof. Dr. Leopoldino Vieira Neto, PhD.   

         Professor da Florida University USA

No mundo acelerado de hoje, somos frequentemente confrontados com decisões difíceis que acarretam um elevado nível de incerteza. Quer se trate de mudar para um novo país, iniciar um novo negócio ou investir numa nova oportunidade, o medo do desconhecido pode tornar a tomada de decisões um processo desafiante. Então, como podemos tomar decisões racionais em ambientes tão ambíguos? Vamos nos aprofundar na arte de tomar decisões sob incerteza.

O desafio da incerteza na tomada de decisões

Jonathan Melo apresenta-nos as complexidades da tomada de decisões em situações incertas. Ele apresenta cenários como o lançamento de um novo produto sem conhecer a aceitação do consumidor ou a decisão de perfurar petróleo sem certeza de sucesso. Estes exemplos realçam a necessidade de uma abordagem estruturada à tomada de decisões quando confrontados com resultados incertos.

Teoria da Tomada de Decisão

Melo enfatiza a importância da análise de decisão na avaliação de opções e na redução de incertezas. Ao explorar critérios como Maximin, Probabilidade Máxima e Regra de Decisão, os indivíduos podem avaliar riscos e recompensas para fazer escolhas informadas. Ele ilustra esses conceitos através da história de Jorginho, um jovem empresário que enfrenta uma decisão significativa sobre vender suas terras ou perfurar petróleo.

Analisando Critérios de Decisão

Utilizando o dilema de Jorginho como estudo de caso, Melo demonstra como diferentes critérios de decisão podem levar a recomendações contrastantes. Enquanto o critério Maximin sugere a venda do terreno com risco mínimo, o critério de Probabilidade Máxima aconselha o mesmo com base nas probabilidades iniciais. Por outro lado, o critério da Regra de Decisão recomenda a perfuração de petróleo com base em valores esperados.

Análise de Sensibilidade e Árvore de Decisão

Para refinar ainda mais o processo de tomada de decisão, a análise de sensibilidade é utilizada para avaliar o impacto das diferentes probabilidades na escolha ideal. Melo sugere que os tomadores de decisão considerem diferentes cenários e probabilidades para tomar decisões robustas. No próximo vídeo, será construída uma árvore de decisão para ajudar Jorginho a tomar uma decisão bem informada com base nos conhecimentos obtidos até agora.

Conclusão

À medida que navegamos pelas incertezas da vida, a adoção de uma abordagem estruturada para a tomada de decisões torna-se fundamental. Ao compreender vários critérios de decisão, realizar análises de sensibilidade e empregar ferramentas como árvores de decisão, os indivíduos podem melhorar a sua capacidade de fazer escolhas racionais mesmo face à ambiguidade. Fique ligado na próxima parte da análise para ver como a decisão de Jorginho se desenrola em um ambiente complexo de incerteza.

REFERENCIA

RAMOS,D.

Pentágono da Fraude

: a geometria do suborno e corrupção.Fábrica de Qualidade, 6 jul. 2021. Consultado na internet em: 29 ago.

RAMOS, D. Pentágono da Fraude: a geometria do suborno e corrupção. Fábrica de Qualidade, 6 jul. 2021. Consultado na internet em: 29 ago.2023. 

Teoria dos Jogos

 

Explorando a teoria dos jogos: o dilema dos prisioneiros e das decisões econômicas

No domínio da tomada de decisões e das interações estratégicas, a teoria dos jogos desempenha um papel crucial na compreensão da dinâmica das escolhas feitas em vários cenários interativos. Um dos conceitos fundamentais da teoria dos jogos é o dilema enfrentado pelos prisioneiros ao tomar decisões que impactam não apenas os seus resultados individuais, mas também os dos seus homólogos. Além disso, a aplicação da teoria dos jogos estende-se às decisões económicas, onde as empresas são confrontadas com escolhas estratégicas que podem maximizar os lucros ou levar a resultados abaixo do ideal.

Compreendendo a Teoria dos Jogos

A teoria dos jogos investiga o estudo da tomada de decisão em situações interativas, onde os indivíduos devem considerar não apenas as suas próprias escolhas, mas também as decisões dos outros envolvidos. Essa teoria, que encontra aplicações em diversos campos como xadrez, pôquer e simulações como a discutida aqui, baseia-se nos princípios da maximização do comportamento e da competição perfeita. Os jogadores pretendem tomar decisões que otimizem os seus objetivos, seja em termos de lucro, satisfação ou outros objetivos, tendo também em conta a racionalidade dos seus concorrentes.

O dilema dos prisioneiros: um exemplo de teoria dos jogos

O exemplo clássico do dilema dos prisioneiros ilustra as complexidades da tomada de decisões estratégicas quando confrontadas com incentivos conflitantes. Neste cenário, dois presos, A e B, devem escolher entre cooperar ou trair um ao outro, com os resultados influenciando as respectivas penas de prisão. Através de uma análise estratégica utilizando uma matriz de recompensa, torna-se evidente que a escolha racional de cada prisioneiro, guiada pela estratégia dominante de trair o outro, leva a um resultado subótimo conhecido como equilíbrio de Nash.

Aplicando a Teoria dos Jogos às Decisões Econômicas

No contexto da tomada de decisões económicas, a teoria dos jogos oferece insights sobre como as empresas navegam nas escolhas estratégicas para maximizar os seus lucros em ambientes competitivos. Ao considerar um cenário em que duas empresas devem decidir sobre o tamanho dos poços de petróleo a serem perfurados, os resultados dependem das estratégias adotadas por cada ator. Ao contrário do dilema dos prisioneiros, este jogo económico carece de uma estratégia dominante, exigindo que as empresas elaborem estratégias com base nas decisões dos seus concorrentes para alcançar um equilíbrio de Nash onde ambas as partes optimizam os seus resultados.

Limitações e aplicações do mundo real

Embora a teoria dos jogos forneça um quadro teórico para a análise de interações estratégicas, a sua aplicação a cenários do mundo real pode encontrar limitações devido às complexidades do comportamento humano e ao potencial para estratégias cooperativas para além dos cenários de jogos não cooperativos. Em situações práticas, como negociações económicas ou alocação de recursos, a dinâmica pode diferir dos modelos de jogo simplificados, enfatizando a necessidade de estratégias adaptativas e de comunicação para alcançar resultados mutuamente benéficos.

Em conclusão, a teoria dos jogos serve como uma ferramenta poderosa para a compreensão dos processos de tomada de decisão em ambientes interactivos, desde a intrincada dinâmica do dilema dos prisioneiros até às manobras estratégicas nas competições económicas. Ao explorar estes conceitos teóricos e as suas implicações práticas, indivíduos e organizações podem melhorar a sua perspicácia estratégica e navegar em cenários de decisão complexos com uma compreensão mais profunda dos princípios da teoria dos jogos.

REFERENCIA

D. Fudenberg and J. Tirole, Game Theory. Cambridge. MA: MIT Press, 2002.

G. Owen, Game Theory. Academic Press, 3rd edition, 2001.

M. J. Obsborne and A. Rubinstein, A course in game theory. MIT Press, 1994.

 Y. Luo, F. Szidarovszky, Y. Al-Nashif, and S. Hariri, “Game Theory Based Network Security,” Journal of Information Security, Vol. 1, pp. 41-44, 2010.

1. INTRODUÇÃO A TEORIA DA DECISÃO

 

Revelando a evolução da teoria da Revelando a evolução da Teoria da Decisão

                Prof. Dr. Leopoldino (Leovine) Vieira Neto, Ph.D. 

Nesta postagem do blog, nos aprofundaremos na fascinante jornada da Teoria da Decisão, explorando suas raízes, desenvolvimentos essenciais e o surgimento de princípios modernos que moldam a tomada de decisão racional. Desde os antigos filósofos gregos que ponderavam sobre decisões éticas até aos pioneiros da teoria das probabilidades e à era contemporânea orientada por axiomas, a Teoria da Decisão evoluiu significativamente, abrindo caminho para uma abordagem estruturada à tomada de decisões face à incerteza.

Insights Antigos: Fundamentos da Teoria da Decisão

O antigo período da Teoria da Decisão remonta ao cenário intelectual da Grécia antiga, onde reflexões filosóficas sobre a racionalidade e a tomada de decisões começaram a tomar forma. Apesar da falta de uma teoria formal da escolha racional, estudiosos gregos como Heródoto e Aristóteles lançaram as bases ao distinguir entre ações corretas e racionais, estabelecendo um precedente para deliberações éticas e a avaliação de escolhas baseadas no raciocínio lógico.

Fase pioneira: entre em probabilidade e utilidade

Fazendo a transição para a fase pioneira, a exploração da probabilidade e da utilidade marcou um momento crítico na evolução da Teoria da Decisão. A troca de cartas entre Pascal e Fermat, desencadeada pela pergunta de um nobre sobre jogos de azar, levou ao início da moderna teoria das probabilidades. Este período também viu o início do princípio da maximização do valor esperado, conforme elucidado na correspondência de Pascal e Fermat, e posteriormente cristalizado em obras como a "Lógica de Port-Royal".

Era Axiomática: Redefinição da Tomada de Decisão Racional

O advento da era Axiomática marcou o início de uma mudança de paradigma na Teoria da Decisão, caracterizada por uma formulação rigorosa de princípios que orientam a tomada de decisão racional. Os axiomas inovadores de Frank Ramsey sobre decisão sob incerteza lançaram as bases para a maximização do valor esperado, alinhando escolhas com resultados probabilísticos. Simultaneamente, os trabalhos de Von Neumann e Morgenstern foram pioneiros na aplicação da teoria da utilidade, enfatizando as preferências dos decisores através de um quadro sistemático de axiomas.

Epítome da Evolução: Fundações e Insights Modernos

À medida que a Teoria da Decisão avançava para a era moderna, estudiosos como Leonard Savage refinaram ainda mais os fundamentos axiomáticos da escolha racional, culminando numa compreensão abrangente dos processos de tomada de decisão. A década de 1950 emergiu como uma época de ouro para a Teoria da Decisão, com trabalhos seminais como "The Foundations of Statistics", de Leonard Savage, contribuindo para os fundamentos teóricos da maximização da utilidade e da tomada de decisão racional.

Preliminar

A jornada da Teoria da Decisão encapsula uma odisséia transformadora desde antigas investigações filosóficas até as estruturas orientadas por axiomas da moderna ciência da decisão. Ao sintetizar insights de probabilidade, teoria da utilidade e princípios axiomáticos, a Teoria da Decisão continua a moldar nossa compreensão da escolha racional e dos processos de tomada de decisão no cenário contemporâneo.

REFERENCIA

HARISON, E.F. e Pelletir, M.A. The Essence of Management Decision. Manegement Decision, 38, 462-469. 2000

SAVAGE. Leonard J. The Foundations of Statistcs. Wiley Publications in statistics 1956. NY.  DOI: https://doi.org/10.1086/287477

PALESTRA MINISTRADA NA FLORIDA UNIVERSITY USA