Estoy tratando de ver cómo se usaría JMP para optimizar la toma de decisiones. Hice algunos progresos, pero pensé que hay industrias enteras basadas en este tema (!), así que tal vez no sea necesario inventar la rueda aquí:
Quiero decidir cuál es la mejor estrategia de conservación dado un conjunto de entradas: los recursos de una instalación, la naturaleza del problema ambiental y cosas por el estilo (todo en una escala común de 1=malo y 5=muy bueno). Dependiendo de estos factores, el modelo proyectará la solución de conservación óptima. He configurado esto hasta donde se podría ejecutar un modelo logístico nominal simple, en el que el enfoque de conservación recomendado es el Y. Luego puedo usar el generador de perfiles e ingresar nuevos datos para ver qué enfoque de conservación se proyecta. Por ejemplo, solo las instalaciones/lugares extremadamente ricos pueden mitigar el agua de mar a gran escala; si los recursos están por debajo de 5 (el más alto), la mitigación NO PUEDE ser una opción. Como otro ejemplo, si la calidad del agua de mar es 1 (la más baja), algunas estrategias de conservación no tienen ningún sentido (p. ej., la restauración, en cuyo caso todo lo que colocaste en el océano moriría). Parece que mis resultados preliminares tienen sentido, pero me pregunto si hay plataformas completas dedicadas a este tipo de ejercicio, aunque sea para la fabricación, como la optimización y las capacidades de proceso.
Quiero presentar la noción de "nosotros, los humanos, generalmente somos malos para tomar decisiones, ¡algunos dejaré que la computadora lo haga por mí!" ¿Estoy convirtiendo esto en algo más difícil de lo que realmente es? Podría ver hacer un conjunto realmente enrevesado de argumentos condicionales como otra alternativa.
No he mirado la tabla de datos de JMP, por lo que mis pensamientos a continuación son independientes de los datos. ¿Has probado alguno de los métodos de modelado basados en árboles? Me parece que los 'árboles' podrían ser un método útil para jugar con las entradas bajo restricciones/condiciones que están predeterminadas en los escenarios físicos del mundo real que podría pintar. Otro método que también me viene a la mente no está basado en modelos matemáticos, sino más bien basado en ejercicios de pensamiento... planificación de escenarios. Usé el proceso y lo enseñé en un entorno industrial para cosas como la planificación de la capacidad, la utilización de recursos y demás. Ayuda a pintar una variedad de imágenes de realidades alternativas y permite cosas como la exclusividad mutua y demás. No obtiene una respuesta matemática per se del método... pero los escenarios podrían ser entradas en un modelo de árbol. Aquí hay un artículo de Wikipedia sobre la planificación de escenarios. Planificación de escenarios
Pedro, gracias por tus pensamientos. De hecho, había imaginado esto como un "árbol" o un diagrama de flujo, y esta planificación de escenarios ciertamente parece tener muchos paralelos. Solo necesito tratar de encontrar una manera de hacerlo más cuantitativo en lugar de mis instintos, específicamente aprovechando las probabilidades: "Si mi agua se caracteriza por la propiedad X, entonces hay un 80% de que la opción A es la forma de proceder ." Usar el generador de perfiles con un modelo logístico nominal en el que la solución propuesta es el tipo Y funciona, pero no puedo evitar sentir que hay una mejor manera. En cualquier caso, definitivamente jugaré con algunas de las opciones de árbol en Ajustar modelo, y también revisaré este artículo de planificación de escenarios. Estoy seguro de que ambos me darán algunas ideas frescas sobre este tema. Gracias de nuevo.
