Fundamentos de Razonamiento y Toma de Decisiones: Modelos Cognitivos y Probabilísticos
Fundamentos de Razonamiento y Toma de Decisiones
Razonamiento Condicional y Deductivo
Si entones = material, sí y solo sí = inmaterial.
- Antecedente suficiente $ ightarrow$ Procede
- Consecuente necesario $ ightarrow$ Si pe pa cena, queda mimir = $MP$
- Pepa no mimio, no ceno = $MT$
- Pepa no cena, no mimi = $NA$
- Pepa mime, cena = $AC$
Modus Ponens y Deducción Natural (Obrian): Rutinas emparejadas (comunes). Razonamiento directo y estrategias indirectas (si entrada léxica).
- Hacia delante: Implica premisas, conclusiones y asertos.
- Hacia atrás: Comprueba validez (submetas, de conclusión a premisa).
TMM: Básico, empareja, razonamiento directo, dependiente lingüísticamente y del contexto ($P$ no sin $Q$, al revés).
Tautología: Si $P$ posee $Q$, relación, predicción difícil. Representación, combinación y búsqueda.
Esquemas de Permiso
- Si accioprecón
- Si no accioprecón
- Si precón puede accionar
- Si no precón no acciona (no lógico)
Contrato Social: Apropiación de dominio, si coste = beneficio.
Psicología Proposicional: Prueba jerárquica de asertos.
Teoría de la Relevancia: Razonamiento = expectativa + expectativa + relevancia / +coste = -relevancia.
Heurísticas: Preatención.
Razonamiento Probabilístico
- Bayes: Casos favorables y posibilidad plana.
- Mutuamente excluyentes: $30/100 + 20/100$.
- Regresión: Conocer una medida por conocer otra.
- Frecuentismo: -Frecuencia + diagnóstico / +Frecuencia relativa = +coherencia.
- Sesgo Retrospectivo Causal: Necesario, improbable, distorsionado.
- Subadditividad en individuos.
- Anclaje: Ajuste cuando se proporciona el valor.
- Juicio predictivo por impresión.
- Tasa muy baja y discriminación baja = sobreconfianza.
Teorema de Bayes: $P(h)$ es la probabilidad de la hipótesis y $P(d|h)$ es la predicción del dato relativo con la hipótesis.
Sesgo de Heurística de Accesibilidad: Fácil recuperación, construcción, imaginación y control.
Teoría de Apoyo: Juicios intuitivos bajo incertidumbre y heurísticas, subaditividad para disyunciones, implícita, aditiva por explicación.
Desempaquetado: Cuando aumenta el valor y la subaditividad (+subaditividad en probabilidades que en frecuencias / +subaditividad en individuos).
Teoría de Decisiones
Probabilidad determinada por heurísticas.
- Lexicográfico: 1 alternativa con el valor más alto e importancia.
- Teoría Normativa: Basada en expectativas y consecuencias por metas. Maximizar el valor.
- Modelo de Valor Esperado: Suma de productos de cada valor por su probabilidad, maximizar valor o utilidad esperada.
- Teoría de la Utilidad Esperada: Incluye el riesgo, la que mejor se adapta a la preferencia.
- Procesamiento de información: Satisfacción.
- Teoría de la Perspectiva: Valor y peso.
Alternativas: El valor de 1 opción es la suma del producto del valor de cada resultado por el peso de la probabilidad de obtenerlo.
- Peso mayor con probabilidad baja (sobreestimación).
- Menores en el centro (subestimación) y se recupera por certeza.
- Peso de decisión, peso a menor probabilidad.
Portafolio (Valor Esperado y Riesgo): Promesa de ganancia potencial y riesgo de pérdida, maximizar valor esperado y optimizar riesgo, umbral de aceptación.
Criterios de Decisión
- Criterio Aditivo Lineal: Normativo, se asigna poder a la importancia y se multiplican los valores de los atributos con toda la información.
- Criterio de Razón Insuficiente: Normativo, equiprobabilidad.
- Dominancia: Solo mejor y peor alternativa, análisis preliminar.
- MaxMax: Optimista.
- MaxMin: Pesimista, el mejor de los peores.
- Hurwicz: Suma ponderada de extremos.
- Pérdida por Oportunidad de Savage (Minimax): Reducir el arrepentimiento.
- Satisfacción Disyuntiva: Alternativa destaca en 1 atributo.
- Criterio de Reconocimiento: Poca información, rápido.
Paradoja de Allais: 2 alternativas simples cambiando 1 nueva.
Violación de la Invarianza: Preferencias no independientes.
Estrategias Compensatorias: Todos los atributos.
Eliminación por Aspectos: No compensatorio, esfuerzo medio.