Comparación de criterios de optimalidad para probabilidades imprecisas
N. Carrizosa, I. Montes, E. Miranda Menéndez
En problemas de decisión en los que se tiene información parcial sobre el contexto del experimento, las preferencias del decisor o consecuencias de algunas de las alternativas, la Teoría clásica de Decisión puede resultar inadecuada. En este trabajo, presentamos un marco de decisión robustificado mediante la incorporación de modelos de probabilidades imprecisas y la extensión del criterio de la utilidad esperada. En particular, introducimos los Linear Variational Models que satisfacen varias propiedades deseables y generalizan a su vez a otros modelos relevantes de probabilidades imprecisas. Asimismo, caracterizamos las alternativas óptimas para los criterios $\Gamma$-maximin, $\Gamma$-maximax, E-admisibilidad, Maximalidad y Dominancia Intervalar, y damos una medida de distorsión requerida para asegurar la optimalidad de una alternativa.
Palabras clave: probabilidades imprecisas, utilidad esperada, modelos de distorsión, optimalidad, robustez
Programado
GT Decisión Multicriterio II
2 de septiembre de 2026 15:30
Aula 28
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