Retroalimentación, Caso de Estudio, Unidad 1

Vamos a indicar en cada uno de las nueve etapas que sería aconsejable hacer, teniendo en cuenta que no necesariamente es la única respuesta correcta:

• Bosquejo del modelo: la dinámica del sistema consiste en relacionar todos los riesgos que pueda correr la persona que desea tomar el seguro, esto generaría una variable nominal a la cual le podemos asociar una variable aleatoria discreta o continua según se desee establecer en el modelo que relaciones cada opción de la variable nominal con la variable numérica. De la misma forma, podemos asociar una variable aleatoria discreta o continua según se acuerde con el cliente. Estos valores deben estar basados en datos obtenidos por compañías dedicadas a la atención y prestación de servicios de salud. Ellos tienen índices que muestran el riesgo que tiene una persona de morir por enfermedades heredadas. La edad es otra variable continua que se puede agregar al sistema.
  Se podría pensar en otras variables como la taza de vida promedio del país, calidad de los elementos con los que práctica sus deportes, etcétera.
• Generación del modelo: se elabora una interfaz simple e intuitiva que permita el ingreso sencillo de los datos y muestre de forma completa y compacta el resultado de las variables de salida.
• Análisis de datos: se inicia la búsqueda de la información relacionada con calificadoras de riesgo, tazas de accidentalidad e índices de mortalidad por enfermedades hereditarias.
• Modelo preliminar y validación: se empieza a correr en el modelo, los resultados obtenidos en la búsqueda de bases de datos, esperamos que el modelo muestre como resultados finales la desaprobación de la afiliación, para aquellas personas con enfermedades o que practican deportes de altísimo riesgo. De igual forma, se debe verificar que, para casos con poca posibilidad de accidente, se debe aprobar la afiliación. De no ser así, debemos revisar la programación hasta que cumpla los requerimientos del cliente.
• Modelo raíz y escenarios de análisis: una vez se ha validado el modelo, se empieza a someter a diferentes escenarios que mezclen condiciones que no aparezcan en la base de datos y que mediante una previa programación lógica permita la toma de decisiones aún cuando no exista información acerca de ese escenario particular. Por ejemplo: una persona que practica surfing y sus padres sufran enfermedades congénitas.
• Comparación de resultados: para cada persona que vaya a tomar el seguro, debemos recrear al menos en dos ocasiones las simulaciones y se deben obtener resultados iguales. Así, daremos por confirmada la decisión, pero en caso de obtener respuestas diferentes, debemos proceder a revisar el caso en particular y conocer el porqué se realiza un cambio en la decisión con respecto a la primera simulación.
• Documentación del modelo: una vez se piense en dejar este modelo, es importante guardar la documentación usada, pues sirve como base para la elaboración de un nuevo modelo.