Toma de decisiones basadas en datos
Toma de decisiones basadas en datos
A nivel académico investigo en Modelización de la Incertidumbre y la Imprecisión en Teoría de la Decisión e intento transmitir a los alumnos de Ciencias de Datos la conveniencia de tomar decisiones en base a los datos. De hecho les indico que gracias a esta necesidad de fundamentar las decisiones podrán comer y pagar hipotecas en un futuro no muy lejano.
Una de las actividades que realizo en clase consiste en que resuelvan el siguiente problema. Les muestro una caja de palillos y les indico que si aciertan con el número de palillos que contiene la caja les entregaré un premio que equivale a tantos euros como palillos haya. La idea la saqué de Máxima verosimilitud vs decisiones y remito al interesado lector a que lea dicha entrada ya que resuelve el problema. Además, reflexiona muy bien sobre lo que ocurre en la realidad: la toma de decisiones y el análisis de los datos no van de la mano.
Desafortunadamente, con ese ejemplo no todos los alumnos captan la diferencia entre estimador máximo verosímil y el beneficio esperado. Por lo tanto, tuve que improvisar un ejemplo más sencillo que presento a continuación.
En una mesa A hay cinco paquetes, de los cuales dos son azules y tres rosas: uno de los paquetes azules y otro de los rosas contienen un premio de 60 euros, mientras que los otros paquetes están vacíos. Si se le pide escoger un paquete de la mesa A, ¿qué paquete cogería? ¿Por qué?
En la mesa B también hay dos paquetes azules y otros tres rosas, si bien uno de los paquetes azules contiene un premio de 50 euros, uno de los rosas 300 euros y el resto de estos paquetes no contienen nada. Se le pide escoger un paquete de la mesa B, ¿qué paquete cogería? ¿Por qué?
En la mesa C de nuevo hay dos paquetes azules y otros tres rosas, si bien uno de los paquetes azules contiene un premio, otro de los rosas tiene premio y el resto vienen sin premio. Se le pide escoger un paquete de la mesa C, ¿qué paquete cogería? ¿Por qué?
La moraleja de esta prueba la tienen en Máxima verosimilitud vs decisiones: normalmente el estadístico desconoce el premio que hay en cada caja y solo le piden que determine cómo es más probable conseguir el premio.