En el apéndice se explican la probabilidad y las distribuciones de probabilidad para ayudarle a seleccionar la distribución de probabilidad más adecuada para la simulación de Strategic Modeling.
Para cada entrada incierta de una simulación, defina los valores posibles con una distribución de probabilidad. El tipo de distribución que seleccione depende de las condiciones que rodeen a la entrada. Una simulación calcula varios escenarios de un modelo repetidamente seleccionando valores de la distribución de probabilidad para entradas inciertas y usando esos valores para calcular el modelo.
Para seleccionar la distribución de probabilidad correcta:
Normal
La distribución Normal describe muchos fenómenos, como el rendimiento del patrimonio o de los activos, las tasas de inflación o las fluctuaciones de la moneda.
Las personas encargadas de la toma de decisiones pueden utilizar la distribución normal para describir entradas inciertas, como la tasa de inflación o los rendimientos periódicos de los activos.
Parámetros
Nota:
De los valores de la distribución normal, aproximadamente el 68% se encuentran dentro de una desviación estándar de 1 a ambos lados de la media. La desviación estándar es la raíz cuadrada de la distancia cuadrada promedio de los valores desde la media.Condiciones
Utilice la distribución normal cuando se den las siguientes condiciones:
Triangular
La distribución triangular describe situaciones en las que se conocen los valores mínimo y máximo y los más probables. En la simulación, los valores mínimo y máximo nunca se producirán en la realidad porque su probabilidad es cero.
Resulta útil con datos limitados en situaciones como estimaciones de ventas, números de inventario y costes de marketing. Por ejemplo, podría describir el número de vehículos vendidos por semana cuando las ventas anteriores muestran el número mínimo, máximo y habitual de vehículos vendidos.
Parámetros
Condiciones
Utilice la distribución triangular cuando se den las siguientes condiciones:
Uniforme
La distribución Uniforme describe situaciones en las que se conocen los valores mínimo y máximo y todos los valores tienen la misma probabilidad de producirse.
Parámetros
Condiciones
Utilice la distribución uniforme cuando se den las siguientes condiciones:
Logarítmico normal
La distribución Logaritmo normal describe muchas situaciones en las que los valores se sesgan positivamente (donde la mayoría de los valores están cerca del valor mínimo), como en el precio de los valores y los activos. Estas cantidades muestran esta tendencia porque los valores no pueden estar por debajo de cero, pero pueden aumentar sin límite.
Parámetros
Nota:
Si tiene datos históricos disponibles con los que definir una distribución logarítmica normal, es importante calcular la media y la desviación estándar de los logaritmos de los datos y, a continuación, introducir estos parámetros de logaritmo. Calcular la media y la desviación estándar directamente en los datos sin procesar no le da la distribución logarítmica normal correcta.Condiciones
Utilice la distribución logarítmica normal cuando se den las siguientes condiciones:
BetaPERT
La distribución BetaPERT describe situaciones que se suelen utilizan en el análisis de riesgo de proyectos para asignar probabilidades a las duraciones y los costes de las tareas. En ocasiones, se utiliza también como alternativa más suave a la distribución triangular.
Describe una situación en la que se conocen los valores mínimo, máximo y más probables. Resulta útil con datos limitados. Por ejemplo, podría describir el número de vehículos vendidos por semana cuando las ventas anteriores muestran el número mínimo, máximo y habitual de vehículos vendidos.
Parámetros
Condiciones
Utilice la distribución betaPERT cuando se den las siguientes condiciones:
Dicotómica
La distribución dicotómica describe situaciones que solo pueden tener uno de dos valores: por ejemplo, sí o no, éxito o error, verdadero o falso.
Parámetros: probabilidad de sí
Condiciones
Utilice la distribución dicotómica cuando se den las siguientes condiciones: