Читать книгу Reforma rural integral: ¿Oportunidad que se desvanece? - Amanda Alvarado Cortés - Страница 34

Debe mencionarse que las probabilidades declaradas son las P(i) de las hipótesis Hi, que son entendidas como eventos. También se toman las probabilidades condicionales de las hipótesis, tomadas entre ellas, una frente a otra. En términos formales, esto significa la valoración siguiente:

→ P(i/j) es la probabilidad de i si j se realiza.

→ P(i/j) es la probabilidad de i si j no se realiza.

Estas valoraciones deben cumplir con algunas condiciones, manifiestas en el manual de ayuda del aplicativo Smic-Prob Expert de Lipsor. De acuerdo con Godet (2006), las condiciones son las siguientes:

1. P(i/j) × P(j) = P(j/i) × P(i) = P(i j)

2. P (i/j) × P (j) + P (i/non j) × (1 – P (j)) = P (i)

Además, debe considerarse que “el método Smic corrige las probabilidades brutas dadas por los expertos para obtener resultados coherentes” (Godet, 2006, p. 215), es decir, que satisfagan las ecuaciones clásicas de probabilidad condicionales.

El aplicativo de Lipsor provee una solución, la cual, “es una minimización de forma cuadrática bajo restricciones lineales” (Godet, 2007, p. 264). El procedimiento que se realiza es el siguiente:

El software Smic-Prob Expert proporciona a cada experto la secuencia de probabilidades (π1, π2, ..., πr) de los r escenarios que afectan el valor más alto al escenario más probable (criterio de Max (Max πk)). Así obtenemos una clasificación cardinal de los escenarios posibles, lo que permite delimitar el dominio de los realizables reteniendo solo aquellos que tengan una probabilidad distinta de cero. Dentro del reino de lo alcanzable, se pueden distinguir escenarios más probables que otros, entre los cuales se podrán elegir situaciones de referencia y situaciones contrastadas. (Godet, 2007, p. 264)

Así se pueden deducir probabilidades simples y condicionales, satisfaciendo las ecuaciones de la probabilidad condicional.

También resulta posible realizar un análisis de sensibilidad de las hipótesis más influyentes y dependientes. Godet (2007) menciona lo siguiente:

El resto del método consiste en un análisis de sensibilidad y permite para deducir variables dominantes y variables dominadas. El análisis de sensibilidad busca estimar la variación ∆PJ de la probabilidad Pj del evento j después de una variación ∆Pi de la probabilidad Pij del evento i. Por tanto, indica qué hipótesis deben ser promovidas o prevenidas para lograr cambiar el sistema en el rumbo deseado. Estas elasticidades se pueden calcular mediante simulación (rotando el modelo de las relaciones entre las probabilidades varias veces). (pp. 264-265)

De este modo, es posible conocer las hipótesis más influyentes dentro del sistema.