analisi di sensibilità sei ricette per migliorare le …...2018/04/12 · analisi di sensibilità...
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analisi di sensibilità+
sei ricette per migliorare le decisioni
lezione 12
“now that you havethe numbers…”
• ultima occasione per mettere mano a modelli, risultati, ipotesi, prima della decisione finale
• robustezza• processo (ciclo)
sensibilità: fra scienza ed arte
• diversi oggetti dell’analisi di sensibilità– probabilità (alberi) oppure pesi (SMART)– conseguenze, eventi incerti, ecc.– generazione di nuovi obiettivi– generazione di nuove alternative
• molte strategie di indagine– risultato dipendente anche dalla sequenza
• molti strumenti analitici
strumenti per la sensibilità
• eliminazione per dominanza• sensibilità ad una variabile• diagrammi tornado• sensitività a due variabili
eliminazione per dominanza
• alternative dominate => inferiori• inferiori => eliminabili
sensibilità a una variabile
• effetto di una variabile sul risultato finale– probabilità– decisioni (quanto investo / quale prezzo)– conseguenze/eventi (risposta del mercato)– altri elementi di dettaglio del problema (tasso di
interesse, capacità dell’impianto, numero di dipendenti, ecc.)
• specialmente utile quando si è poco sicuri della stima di una variabile, oppure di una scelta “di contorno” (ad es. tasso di interesse)
• valore di switchover (robustezza decisione)
esercizio
(profitti giornalieri) Domanda (n. di lotti)1 2
Probabilità 0.3 0.7Azioneproduzione 1 lotto $200 $200produzione 2 lotti –$600 $400
esercizio – soluzione
Produzione un lotto:Profitto giornaliero atteso
= (0.3 x $200) + (0.7 x $200) = $200Produzione due lotti:Profitto giornaliero atteso
= (0.3 x –$600) + (0.7 x $400) = $100
?
• quanto robusta è la nostra soluzione?
• ci sono parametri del modello di difficile stima?
• come influenzano la qualità della nostra decisione?
VMA – analisi di sensibilità
• quanto robusta è la nostra scelta?
VMA – analisi di sensibilità
diagrammi tornado
• sensibilità a una variabile• comparazioni rispetto a variabili
diverse• priorità e importanza delle variabili• effetto su risultato finale (profitto) di
variazioni dal val. min a val. Max• [si perde il confronto fra alternative]
diagrammi tornado
maggiore
importanza
minore
sensitività a due variabili
• due variabili assieme• effetto di variazioni congiunte• diagramma cartesiano (grafico a
dispersione)• curve (rette) di isoprofitto
sensitività a due variabili
scopi della sensibilità
• A d S per l’analista (consulente)– molto approfondita– molte strade alternative
• A d S per il cliente (decisore finale)– cognitivamente più leggera– solo aspetti essenziali
• robustezza soluzione individuata• criticità (valori di switchover, ecc.)
sei ricette per migliorare le decisioni
gli strumenti delladecision analysis
• supporto fondamentale per le decisioni– dettagliare il problema– quantificare preferenze– stimare il valore assegnato ad ogni alternativa– ecc.
• non necessariamente modelli complessi• modelli semplici lineari spesso predicono
meglio di stime intuitive degli esperti• parametro di paragone (benchmark)
migliorare le competenze• retroazione, apprendimento, esperienza
delle decisioni passate– visioni ottimistiche: ad es. la selezione del
mercato– visioni pessimistiche: apprendimento limitato
(risultati spesso non direttamente collegabili con le azioni, molte decisioni uniche)
• Benjamin Franklin: “experience is a dear teacher…”
• “…yet fools will learn in no other [school]”
eliminare il bias nel giudizio
• 4 fasi suggerite da Fischhoff:– anticipare la possibilità del bias– anticipare la direzione del bias– offrire retroazione informativa– offrire addestramento specifico per limitare i
danni del bias• addestramento efficace:
– solo se specifico rispetto a un bias– solo nel breve periodo
ragionamento analogico
• apprendimento da casi, simulazioni, e esperienze reali
• problem based learning• capire le similarità e le differenze rispetto a
situazione decisionale corrente: potentissimo strumento per interpretare correttamente la decisione
mettersi nell’ottica di un osservatore esterno
• visione interna – situazione decisionale percepita come “unica”– forte coinvolgimento personale
vs• visione esterna
– situazione decisionale contestualizzata– generalizzazione, similarità e differenze
• molto spesso la visione esterna è meno biased:– stima di confidenza nell’esercizio delle 10 stime– stima di rispetto dei tempi di un progetto
comprendere i bias degli altri
• strategie 1-5: valutare la bontà delle proprie decisioni
• strategia 6: valutare le decisioni fatte da altri– monitoraggio di decisioni prese da altri– input di nostre successive decisioni