--- title: "Criterios de toma de decisiones" source: "https://systems-analysis.info/int/Criterios_de_toma_de_decisiones" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Criterios_de_toma_de_decisiones" language: "es" categories: - "Category:Decision theory" - "Category:Decision-making" - "Category:Spanish" revision_id: 1313 wiki_created_at: 2026-09-06T22:46:47Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:46:47Z downloaded_at: 2026-09-07T22:45:23Z --- # Criterios de toma de decisiones **Criterios de toma de decisiones** — en la [teoría de la decisión](https://systems-analysis.info/int/Teor%C3%ADa_de_la_decisi%C3%B3n "Teoría de la decisión"), son reglas o métodos formalizados que se aplican para seleccionar la estrategia óptima en condiciones de incertidumbre o riesgo. Permiten sistematizar el proceso de elección y determinar la decisión preferible basándose en datos conocidos o suposiciones sobre el entorno externo. ## Conceptos básicos - **Condiciones de incertidumbre** — una situación en la que se desconoce qué resultado específico se producirá después de tomar una decisión, y no existen probabilidades fiables de que ocurran los diferentes resultados. - **Condiciones de riesgo** — una situación en la que las probabilidades de que ocurran los diferentes resultados son conocidas o pueden ser estimadas razonablemente. ## Criterios en condiciones de incertidumbre - Criterio de Wald: Orientado a maximizar el resultado mínimo posible. Representa una estrategia pesimista de protección contra los peores resultados. - Criterio maximax: Orientado al máximo resultado posible. Representa un enfoque optimista, esperando el mejor escenario. - Criterio de Hurwicz: Un compromiso entre optimismo y pesimismo. La elección se determina mediante un parámetro de optimismo, que establece un equilibrio entre el peor y el mejor resultado. - Criterio de Savage: Minimiza el arrepentimiento máximo por haber tomado una decisión incorrecta. La evaluación se basa en la diferencia entre el resultado óptimo y el real. - Criterio de Laplace: Asume que todos los resultados son equiprobables. Se elige la estrategia con el mayor resultado esperado promedio. ## Criterios en condiciones de riesgo - [Criterio de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Criterio_de_Bayes "Criterio de Bayes"): Basado en la maximización del resultado esperado, teniendo en cuenta las probabilidades conocidas o estimadas de los resultados. Se aplica cuando las probabilidades son conocidas de forma fiable. - [Criterio de Hodges-Lehmann](https://systems-analysis.info/int/Criterio_de_Hodges-Lehmann "Criterio de Hodges-Lehmann"): Combina el enfoque de Wald y el de Bayes. Considera tanto el resultado mínimo posible como el valor promedio basado en probabilidades, con un peso específico. - [Criterio minimax de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Criterio_minimax_de_Bayes "Criterio minimax de Bayes"): Se aplica cuando hay incertidumbre sobre las probabilidades. Se elige la estrategia que minimiza el peor riesgo esperado entre todas las distribuciones de probabilidad admisibles. ## Elección del criterio La elección del criterio depende de: - la disponibilidad de información sobre las probabilidades, - la actitud hacia el riesgo (tendencia al optimismo o al pesimismo), - las particularidades de la tarea específica. En condiciones de incertidumbre total, se suelen aplicar los criterios de Wald, Maximax, Hurwicz, Savage y Laplace. En condiciones de riesgo, son preferibles los criterios de Bayes, Hodges-Lehmann o Minimax de Bayes. ## Tabla comparativa | Criterio | Condiciones de aplicación | Tipo de resultado | Carácter de la estrategia | Requiere conocimiento de probabilidades | Tipo de optimización | Método principal de cálculo | Resistencia a errores | |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|---------------------------------------|---------------------------|-----------------------------------------|-------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------| | Wald | Incertidumbre total | Resultado mínimo | Pesimista | No | Maximización del mínimo | Selección del mayor de los resultados mínimos | Alta | | Maximax | Incertidumbre total | Resultado máximo | Optimista | No | Maximización del máximo | Selección del mayor de los resultados máximos | Baja | | Hurwicz | Incertidumbre total | Ponderado entre el mínimo y el máximo | De compromiso | No | Optimización ponderada | Cálculo del valor promedio entre el mínimo y el máximo con pesos | Media | | Savage | Incertidumbre total | Arrepentimiento máximo | Cautelosa | No | Minimización del arrepentimiento | Construcción de la matriz de arrepentimiento y selección del arrepentimiento máximo mínimo | Alta | | Laplace | Incertidumbre total | Resultado promedio | Neutral | No | Maximización del promedio | Cálculo del valor promedio de todos los resultados | Media | | [Bayes](https://systems-analysis.info/int/Criterio_de_Bayes "Criterio de Bayes") | Riesgo (probabilidades conocidas) | Resultado esperado | Optimista (racional) | Sí | Maximización del beneficio esperado | Cálculo de la esperanza matemática según las probabilidades | Media | | [Hodges-Lehmann](https://systems-analysis.info/int/Criterio_de_Hodges-Lehmann "Criterio de Hodges-Lehmann") | Incertidumbre parcial | Resultado combinado | De compromiso | Parcialmente | Optimización combinada | Combinación del mínimo y la esperanza matemática con pesos | Media | | [Minimax de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Criterio_minimax_de_Bayes "Criterio minimax de Bayes") | Incertidumbre parcial (incertidumbre en las probabilidades) | Riesgo esperado máximo | Pesimista | Parcialmente | Minimización del riesgo máximo | Minimización del peor riesgo bayesiano entre todas las probabilidades admisibles | Alta |