Las decisiones cuantifican la probabilidad de un evento que tiene una naturaleza incierta, es decir que se produzca un resultado específico en un fenómeno aleatorio, en pocas palabras la probabilidad es una rama de las matemáticas, que utilizamos habitualmente cuando se quiere explicar algún acontecimiento relevante. Sin embargo, en los modelos probabilísticos, los gerentes no se preocupan por los resultados, sino por la cantidad de riesgos que cada decisión arrastra, cualquier cosa hace influencia y cambia el futuro, ya que toda decisión gira en torno a la incertidumbre. De hecho, el análisis de decisión proporciona un soporte cuantitativo a los encargados de las decisiones porque están basados en aplicaciones estadísticas para la estimación de eventos incontrolables.

Por lo tanto, la evaluación de riesgos significa un estudio para determinar los resultados de las decisiones junto a sus probabilidades. Por tal razón, por ejemplo, como conocer los avances de la pandemia del covid-19. Sin duda, diversas disciplinas donde la probabilidad y la estadística se utilizan para conseguir conclusiones certeras y tomar decisiones acertadas con respecto a este virus. No obstante, el desarrollo de la probabilidad, ha sido acelerado, tienen variedad de modelos, cuyo uso ha generado desarrollos matemáticos cuantiosamente notables, es el factor más importante en la determinación de un modelo de decisión para que su ejecución sea exitosa, ya que nuestra solución de supervivencia como especie, tengan mucho que ver con la medición de la incertidumbre.

Por su parte, la incertidumbre está presente en todo tipo de indagaciones y en todo aquello que requiera respuestas, la elección entre acciones posibles, y la predicción de resultados resultan del análisis que el gerente hace de la situación de decisión. Además, en la teoría de la decisión se hacen cálculos del valor de un cierto resultado y sus probabilidades. A partir de allí, las consecuencias de las elecciones, afrontan las decisiones como si fueran apuestas. De hecho, un estudio sistemático debe facilitar los objetivos, que identifiquen rápidamente los problemas como en la evaluación de alternativas, ya que los objetivos del decisor deben expresarse como criterios que reflejen los atributos de las alternativas relevantes para la designación. Es decir, debe calcularse la utilidad, la probabilidad de opciones, para establecer estrategias y aplicar una buena toma de decisiones que nos permite cuantificar la incertidumbre con respecto al problema planteado.

Es importante, ver de qué modo se comporta un decisor cuando se enfrenta a una elección entre cursos de acción, cuyos resultados están regidos por el azar porque una buena decisión requiere buscar un conjunto de alternativas, porque no se sabe de dónde radica el problema que limita al logro del éxito. Es decir, es visto como un juego, las acciones están basadas en los resultados esperados, que se mueven desde un modelo determinístico a probabilístico, usando a las estadísticas para estimación y predicción. En la construcción de modelos se estudia el problema, luego se desarrolla el modelo matemático. Sin duda, se proporciona un análisis de los modelos, reduciendo las dificultades del proceso de verificación del mismo. Además, los modelos son signos de la realidad, por tal razón la cuantificación de incertidumbre se auxilia en métodos cuantitativos para conocer qué tan confiables son las representaciones que hacemos de la realidad.

Como consecuencia, la estadística requiere del estudio de las leyes de la probabilidad, porque resulta claro que las buenas decisiones se amplían con la buena información. Sin duda, la cuantificación de incertidumbre se ha vuelto un tema de investigación muy interesante en la actualidad, porque si anteriormente no se contaba con información, ahora tenemos acceso a una gran cantidad de datos, además está la fortaleza con el poder de cómputo para analizarlos. La aplicación de la estadística se creó por la necesidad de poner conocimiento en una base sistemática de las evidencias, incluso se convierte en conocimiento, cuando son utilizados en el adicionamiento exitoso de un proceso de decisión. Sobre todos en los encargados de tomar decisiones, porque pueden comprender, comparar, operar números para cuantificar valores e incertidumbres individuales, aplaudida para las probabilidades claves, que permite comprender la situación de decisión.

De esta manera, La probabilidad es la herramienta para comunicar y manejar la incertidumbre. Es decir, la probabilidad siempre depende de cuánto conoce el decisor. Por su parte, los componentes de un modelo probabilístico es cuando se busca las acciones para crear el modelo matemático, para ello debe existir una serie de eventos que nos lleve finalmente a los beneficios o resultados esperados. Sin embargo, la teoría de la decisión no describe lo que las personas hacen dado que existen dificultades con los cálculos de probabilidad y la utilidad de los resultados, esto le permite al tomador de decisiones examinar el riesgo dentro de su retorno esperado, e equiparar aspectos críticos. En efecto, cuando un decisor tiene cierto conocimiento sobre los estados de la naturaleza puede asignar una probabilidad subjetiva a la ocurrencia de cada estado, ya el problema se clasifica como toma de decisiones bajo riesgo y refleja la solución de acuerdo a lo que cada persona piensa con respecto a la situación en la cual se encuentra inmerso.

En las tomas de decisiones, una persona siempre debe hacer la escogencia entre dos escenarios, el valor esperado de una variable aleatoria ha sido usado como la mejor ayuda para cuantificar el riesgo. Sin embargo, el valor esperado no es una buena medida por la cual tomar decisiones, porque no hace la distinción entre probabilidad y severidad, ya que es difícil de predecir y explicar. En las decisiones tomadas con incertidumbre, el decisor no tiene ningún conocimiento, el tomador de decisiones debe analizar ambos escenarios, pero esto no refleja el hecho de que el escenario B podría ser de mayor riesgo que el primero, este es un control subjetivo, el decisor se basa puramente en su actitud hacia la incógnita, ni siquiera de la probabilidad de ocurrencia de cualquier estado de la naturaleza puede predecir el resultado.

Conclusión:

La cuantificación de incertidumbre se aborda necesariamente de forma interdisciplinaria. A medida que podamos seleccionar los escenarios, en los modelos matemáticos y estadísticos, más aun que podamos examinarlos, cuantificarlos, comprimiendo la incertidumbre de los datos que arrojan, estamos en condiciones de crear mejores herramientas. Aun cuando la medición de incertidumbre en un contexto se utiliza modelos matemáticos muy complejos, porque en los planes es importante señalar que los resultados no sustituyen a los tomadores de decisiones, sino que son herramientas de juicio para uso de ellos. Por tal razón, al utilizar métodos cuantitativos es de esperarse que sus resultados sean más confiables.