Leer estrategias probabilidades

Probabilidad en la escuela. Tres actividades, varios recursos y algunas estrategias Texto. Artículo que aporta recursos y actividades para el aula en relación al desarrollo del pensamiento probabilístico a nivel de Primaria.

Acceder a recurso. Palabras clave. Fecha de publicación. En realidad la construcción es bastante sencilla y consta de 3 pasos básicos. No es necesario hacer matrices muy amplias o sofisticadas, con escalas de 10 puntos para cada variable, ni es necesario que ambos ejes tengan la misma amplitud.

Podemos decidir que el eje de probabilidad tenga 3 niveles y el de impacto, 5 quedaría una matriz de 3×5. Decidir el índice de evaluación cualitativo o cuantitativo : Si nos decidimos por una escala cualitativa, haremos la clasificación sin datos numéricos.

Evaluar cada una de las alternativas que estamos considerando como focal issue: detallando al máximo posible cada una de ellas para que no haya ambigüedades a la hora de evaluarlos.

Analizaremos tanto la posibilidad de que suceda un cambio en ellos, como el impacto que tendría dicho cambio en caso de suceder. Siguiendo con el ejemplo de la empresa fabricante de coches autónomos, teníamos tres candidatos a focal issue o marco de estudio: a La evolución de las tecnologías que permitan los próximos avances en la industria b La evolución de las demandas de los ciudadanos sobre movilidad c La evolución de la confianza del ser humano en las máquinas Se trataría pues de evaluar la probabilidad de cambio en cada uno de estos temas ¿cómo de probable es que evolucione cada uno de ellos?

y su impacto potencial ¿qué consecuencias podrían tener los cambios? Evaluación de riesgo: dónde actuar. Opción 2. Exploración de oportunidades: dónde explorar.

Este nuevo tipo de lectura se realiza dividiendo la matriz en 4 áreas distintas 2 : Área 1 : Es donde se ubican aquellas señales de cambio o tendencias que tienen un impacto mínimo o muy bajo.

Esto es así porque la oportunidad que pueden conllevar es, en realidad, muy pequeña y posiblemente no haya argumentos suficientes como para destinar recursos a una exploración más profunda.

Área 2: Por otro lado, tenemos aquellos eventos que tienen un impacto medio o alto, pero cuya probabilidad es tan baja, tan excepcional, que se consideran prácticamente imposibles.

Área 3: Eventos o tendencias con un impacto de moderado a muy alto, pero con una altísima probabilidad de ocurrencia. En este caso, no tiene sentido incluirlos en proyectos de Foresight donde, recordemos, el objetivo es explorar lo desconocido porque, en realidad, estos eventos se pueden considerar certezas.

La estrategia adecuada en estos casos sería pues actuar directamente para poder aprovechar esas oportunidades. No habría necesidad de la exploración previa que supone un proyecto de Strategic Foresight, ni de abrir alternativas futuras diferentes, puesto que la evolución se puede predecir con poco riesgo de equivocarnos.

Área 4: Es donde ubicaríamos aquellas tendencias o cambios emergentes que tienen un impacto de moderado a alto, y una probabilidad media. Estos son los mejores candidatos para enmarcar un proyecto de Foresight, y los que constituyen mejor ingrediente para el desarrollo de escenarios.

Dado su impacto potencial, merecen ser analizados con más profundidad. Por otro lado, el hecho de que su probabilidad de ocurrencia no sea ni completamente segura ni completamente imposible, nos permite evaluar de forma efectiva sus alternativas de futuro en un marco de escenarios.

Así pues, el Área 4 constituye el marco perfecto para enfocar nuestros esfuerzos de Foresight. Los diferentes temas propuestos para enmarcar el proyecto de Strategic Foresight eran: a La evolución de las tecnologías que permitan los próximos avances en la historia b La evolución de las demandas de los ciudadanos sobre movilidad c La evolución de la confianza del ser humano en las máquinas Ubicados en la matriz, quedarían así: Interpretando la matriz de la manera indicada, vemos que la primera opción, tanto por impacto como por probabilidad, merece una actuación directa de la compañía, más que ejercicios exploratorios.

lo cierto : porque si tenemos certeza de que algo va a ocurrir, Foresight no es la herramienta más adecuada para explotarlo. Priorizar el impacto potencial alto vs. bajo : porque si se estima un impacto mínimo, no merece la pena dedicar recursos a explorar más allá.

Cambiar el foco: de la evaluación de riesgos a la exploración de oportunidades. Porque aunque es importante anticipar posibles riesgos y estar preparados para minimizarlos o actuar frente a ellos, esta actitud nunca nos permitirá, por sí sola, liderar el cambio o andar el camino hacia nuestro futuro deseado.

Activa Conocimiento. Aunque, para otros apostadores, esta estrategia no es de las primeras en las que piensan para especular sobre sus ganancias. Existe una pequeña clasificación para las probabilidades de acuerdo con su formato, aunque todas comparten el mismo propósito: indicar sus ganancias potenciales.

En este caso se dice que es uno de los formatos más sencillos de trabajar para el cálculo de los beneficios. Se trata de una opción muy popular y que casi todas las casas de apuestas ofrecen, en zonas geográficas como Europa y en países como Canadá o Australia.

Para calcular solo hay que multiplicar la apuesta por las probabilidades asociadas con el jugador o equipo por el que se quiere apostar. Lo importante es recordar que la esencia de este tipo de probabilidad es calcular las ganancias en función de una unidad de apuesta y se representan en formato decimal.

Un ejemplo sencillo de entender sería diciendo que: con una probabilidad decimal de 4. Este formato es usado sobre todo en el Reino Unido y con más frecuencia aún, si de carreras de caballos hablamos.

Finalmente, eso sí, hay que recordar que hay que jugar siempre con la misma responsabilidad ya sea en un casino físico, uno virtual o en un hipódromo; que este tipo de juegos de azar están expresamente prohibidos a menores y que la práctica abusiva de juegos puede producir adicción o ludopatía.

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La matriz de Probabilidad / Impacto

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Todos los árboles de decisiones comienzan con un nodo de decisión. Nodos de oportunidad: muestran varios resultados posibles y se representan con un círculo. Nodos terminales o finales: indican el resultado final de una decisión y se representan con un triángulo.

En un diagrama de árbol de decisiones se combinan estos símbolos con notas que detallan cada decisión y sus posibles resultados, así como cualquier dato relevante para explicar las ganancias o las pérdidas. Puedes dibujar el árbol de decisiones de forma manual o puedes usar una herramienta de diagrama de flujo para crearlo digitalmente.

Puedes usar un diagrama de árbol de decisiones para tomar decisiones en muchas áreas, incluidas las operaciones, la planificación presupuestaria y la gestión de proyectos. Siempre que sea posible, incluye datos cuantitativos y números para poder crear un árbol eficaz.

Cuantos más datos tengas, más fácil te resultará calcular los valores esperados y analizar las soluciones en función de los números. Por ejemplo, si quieres determinar qué proyecto es más rentable, puedes usar un árbol de decisiones para analizar los posibles resultados de cada proyecto y elegir el proyecto que tiene más posibilidades de generar mayores ganancias.

Sigue estos cinco pasos para crear un diagrama de árbol de decisiones, analizar resultados inciertos y llegar a la solución más lógica. Empieza tu diagrama con una idea o decisión principal que representarás con un nodo de decisión y, luego, agrega ramificaciones individuales con las diferentes decisiones entre las que debes elegir.

Por ejemplo, si estás planificando desarrollar una aplicación pero no puedes decidir si crear una nueva o actualizar una existente, usa un árbol de decisiones para evaluar los posibles resultados de cada decisión. Después de agregar tu idea principal al árbol, continúa agregando nodos de oportunidades o de decisiones luego de cada decisión para expandir aún más tu árbol.

Un nodo de oportunidad puede ir seguido de ramificaciones alternativas, ya que de dicha decisión podrían desprenderse varios resultados posibles. Por ejemplo, si decides desarrollar una aplicación nueva, existe la posibilidad de obtener una gran rentabilidad si tienes éxito con los clientes. Sin embargo, también existe la posibilidad de que la aplicación no tenga éxito, lo que podría resultar en una rentabilidad baja.

Es muy importante que coloques ambos resultados posibles en tu árbol de decisiones. Continúa agregando nodos de oportunidades y de decisiones a tu árbol hasta que hayas abarcado todas las decisiones y resultados posibles. Cuando llegues a este punto, agrega los nodos terminales para indicar la finalización del diagrama.

Lo ideal es que tu diagrama también incluya datos cuantitativos. Los datos que se usan con más frecuencia en los árboles de decisiones son valores monetarios. Por ejemplo, desarrollar o actualizar una aplicación le costará a tu empresa una determinada cantidad de dinero.

Además, cada opción tendrá un costo diferente. Incluir estos valores en el árbol debajo de cada decisión puede ayudarte durante el proceso de toma de decisiones.

También puedes intentar estimar el valor esperado que generará cada decisión, ya sea grande o pequeño. Una vez que hayas determinado el costo de cada resultado y la probabilidad de que ocurra, podrás calcular el valor esperado para cada resultado usando la siguiente fórmula:.

Para calcular el valor esperado, primero debes multiplicar los dos resultados posibles por la probabilidad de que ocurra cada uno de ellos y sumar ambos valores. Luego debes restar los costos iniciales de tu total. Una vez que tengas los resultados esperados para cada decisión, determina cuál es el mejor plan de acción para ti en función del riesgo que estás dispuesto a tomar.

Es posible que el valor esperado más alto no siempre sea el que quieras elegir. Esto se debe a que, si bien podría resultar en una mayor rentabilidad, también significa que debes asumir el riesgo del proyecto más alto.

Ten en cuenta que el valor esperado en un diagrama de árbol de decisiones se basa en un algoritmo de probabilidades.

Depende de ti y tu equipo determinar cómo evaluar mejor los resultados del árbol. Si se usa correctamente, el diagrama de árbol de decisiones puede ayudarte a tomar mejores decisiones. Sin embargo, este método también tiene sus desventajas.

Si logras comprender las falencias de esta herramienta de toma de decisiones, podrás aprovechar sus ventajas al máximo. Cuando necesitas tomar una decisión compleja y debes evaluar una gran cantidad de datos, los árboles de decisiones pueden ayudarte a visualizar con mayor claridad las posibles consecuencias o beneficios asociados a cada decisión.

Transparente: la mayor ventaja de este método es que brinda un enfoque centrado en la toma de decisiones. Cuando analices cada decisión y calcules su valor esperado, tú y tu equipo tendrán una idea más clara de cuál será la decisión más apropiada.

Eficiente: los árboles de decisiones son eficientes ya que puedes crearlos en muy poco tiempo y con pocos recursos. Con otras herramientas de toma de decisiones, como las encuestas, las pruebas de usuarios o los prototipos, puedes tardar meses y tener que invertir mucho dinero para lograr un resultado.

Un árbol de decisiones es una forma sencilla y eficiente de tomar una decisión. Y esos componentes pueden ir más allá de una sola oración.

Este fue su enfoque cuando escribió un artículo sobre cómo los cambios ambientales como la deforestación habían hecho que las pandemias fueran más probables.

Aunque no incluyó estadísticas acerca de cuánto más probable es que los científicos creen que se han vuelto las pandemias, dejó poco espacio para que los lectores ignoren ese riesgo. Los elementos visuales brindan un beneficio único cuando se trata de comunicar probabilidades: pueden lograr precisión usando pocos o ningún número.

A veces, incluso una imagen muy simple puede hacer mucho del trabajo. Por supuesto, los diferentes tipos de elementos visuales son más efectivos en algunas circunstancias que en otras.

Por ejemplo, como advierte Visschers, cuando un resultado es muy raro, una simple imagen visual que muestre el número de cada personas afectadas podría no funcionar.

En los EE. En una imagen que contenga personas, ninguna de ellas estaría coloreada. Por lo tanto, visualizar tal información requiere un enfoque diferente.

En mayo de , por ejemplo, cuando el total de muertes por COVID en EE. alcanzó las como individuos , en lugar de como una fracción de la población. Otros tipos de imágenes pueden ayudar a que las estadísticas de probabilidad se sientan personalmente relevantes.

Para comunicar cuánto tiempo puede esperar vivir una persona de una edad determinada, el estadístico Nathan Yau, que dirige el blog de visualización de datos FlowingData , creó una visualización en la que los puntos que representan a personas individuales se mueven a lo largo de una línea horizontal curva sobre un eje que se extiende desde la edad cero hasta los años.

Los puntos caídos transmiten el concepto abstracto de esperanza de vida en forma concreta. Y al permitir que su lector cambie el sexo y la edad de las personas simuladas, Yau mantiene su visualización relevante para el lector.

Más allá de solo comunicar los números y sus implicaciones personales o sociales, las imágenes pueden profundizar en las fuentes de incertidumbre que rodean un tema determinado.

Al trazar 37 líneas entre estos recuadros, demuestran los vínculos entrelazados entre los factores mucho más claramente de lo que podrían haberlo hecho en el texto. Los periodistas también pueden comunicar la probabilidad comparando una estadística desconocida con algo más familiar.

Si bien es probable que pocas personas conozcan la probabilidad precisa de lluvia en Los Ángeles, la mayoría tiene una idea general de la frecuencia con la que llueve allí rara vez, pero no nunca. Antes de implementar una analogía específica, dice Aschwanden, es una buena idea verificarla con una fuente experta.

Aschwanden incorporó esa analogía a su artículo para ayudar a los lectores a comprender por qué solo una fracción de las muertes por cáncer se puede prevenir con exámenes de detección.

Incluso las decisiones aparentemente sutiles tomadas durante el proceso de escritura, como cuándo presentar números concretos en lugar de porcentajes o si usar una analogía frente a otra, pueden tener un gran impacto en cómo los lectores interpretan una estadística. Las analogías también pueden ser útiles para establecer el rango en el que se encuentra una probabilidad determinada.

Al hacerlo, dice Nuzzo, Doucleff transmitió de manera eficiente cuán impresionante realmente era la eficacia de la vacuna contra el ébola. Sin embargo, las analogías no están exentas de inconvenientes. Estas comparaciones son eficaces cuando relacionan los números con los antecedentes y las experiencias del lector.

Pero es posible que diferentes lectores no siempre interpreten esas analogías de la misma manera. Por ejemplo, dice Visschers, comparar un riesgo particular para la salud con los peligros de fumar puede no tener el impacto deseado en alguien cuya abuela vivió hasta los 90 años fumando un paquete al día.

En última instancia, estas diversas estrategias pueden funcionar mejor cuando se usan juntas. Eso significa que comunicar probabilidades de manera efectiva es mucho más que hacer que los números sean digeribles: puede tener un impacto real en lo que los lectores obtienen de tu artículo y las elecciones que toman.

Pero los periodistas no están de acuerdo sobre si los escritores deberían pensar explícitamente en estas decisiones cuando escriben sobre probabilidad.

Aschwanden traza una marcada línea divisoria entre su papel —de comunicar los números— y los juicios finales que harán los lectores. Cuando escribe sobre mamografías, por ejemplo, Aschwanden analiza tanto el riesgo de morir de cáncer de mama como el riesgo mucho mayor de estresarse por un resultado falso positivo de la prueba.

Pero no les dice a los lectores cómo sopesar estos riesgos entre sí. Haelle, por otro lado, advierte que no es del todo posible separar la comunicación de probabilidad de la forma en que los lectores toman sus decisiones.

En una columna para AHCJ, explica que cubrir las encuestas sobre si las personas tienen la intención de recibir una vacuna contra la COVID —que puede no predecir con precisión la aceptación de la vacuna— en realidad puede afectar la disposición de las personas a hacerlo al establecer nuevas normas sociales.

La misma decisión sobre qué historias cubrir es inevitablemente una decisión que puede influir en el comportamiento de las personas. Haelle dice que no es su trabajo promover la salud pública, pero tampoco quiere socavarla.

Grace Huckins es periodista científica freelance y candidata a un doctorado en neurociencia en la Universidad de Stanford. Su trabajo ha aparecido en Wired , Scientific American y Popular Science , entre otras publicaciones.

En , trabajó como una AAAS Mass Media Fellow en Wired. Tiene una maestría en neurociencia y estudios de género de la Universidad de Oxford, donde estudió con el apoyo de una beca Rhodes. Affiliate Member Institute for Nonprofit News.

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By Kibar

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