<?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance">
<front>
<journal-meta>
<journal-id>0188-3380</journal-id>
<journal-title><![CDATA[Economía: teoría y práctica]]></journal-title>
<abbrev-journal-title><![CDATA[Econ: teor. práct]]></abbrev-journal-title>
<issn>0188-3380</issn>
<publisher>
<publisher-name><![CDATA[Universidad Autónoma Metropolitana, a través de la Unidad Iztapalapa, la Unidad Azcapotzalco y la Unidad Xochimilco, División de Ciencias Sociales]]></publisher-name>
</publisher>
</journal-meta>
<article-meta>
<article-id>S0188-33802012000200003</article-id>
<title-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Del individuo racional al individuo con creencias, un mecanismo de elección]]></article-title>
</title-group>
<contrib-group>
<contrib contrib-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Caloca Osorio]]></surname>
<given-names><![CDATA[Oscar Rogelio]]></given-names>
</name>
<xref ref-type="aff" rid="A01"/>
</contrib>
</contrib-group>
<aff id="A01">
<institution><![CDATA[,Universidad Autónoma Metropolitana-Azcapotzalco Departamento de Economía ]]></institution>
<addr-line><![CDATA[ ]]></addr-line>
</aff>
<pub-date pub-type="pub">
<day>00</day>
<month>12</month>
<year>2012</year>
</pub-date>
<pub-date pub-type="epub">
<day>00</day>
<month>12</month>
<year>2012</year>
</pub-date>
<numero>37</numero>
<fpage>33</fpage>
<lpage>58</lpage>
<copyright-statement/>
<copyright-year/>
<self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&amp;pid=S0188-33802012000200003&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_abstract&amp;pid=S0188-33802012000200003&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><self-uri xlink:href="http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_pdf&amp;pid=S0188-33802012000200003&amp;lng=en&amp;nrm=iso"></self-uri><abstract abstract-type="short" xml:lang="es"><p><![CDATA[En la presente investigación se hace una comparación entre el individuo racional y el individuo "creencial", enfocando la temática en torno a la creencia racional condicionada por la incertidumbre externa e interna -esta última observada a través de la regla de Jeffrey- con la finalidad de establecer un juego donde la resolución final implica un mecanismo de elección de estrategias por parte de los jugadores, con base en un entorno de incertidumbre externa e interna. Se señala que la diferencia fundamental entre un individuo racional y un individuo "creencial" es la probabilidad de que el segundo elija irracionalmente, con un grado de certeza nulo. Esto es, a través de la especulación.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[In the present investigation it is written on the comparison between the rational individual and the "creencial" individual, focusing the thematic one surroundings to the conditional rational belief by the external uncertainty and internal uncertainty and the internal uncertainty observed through the rule of Jeffrey, the purpose of establishing a game, where final resolution implies a mechanism of election of strategies on the part of the players, with base in external uncertainty and internal uncertainty, indicating that the fundamental difference between a rational and a "creencial" individual is the probability of the second of choosing irrationally, with a null degree of certainty. This is through the speculation.]]></p></abstract>
<kwd-group>
<kwd lng="es"><![CDATA[elección económica]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[creencia racional]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[teoría de juegos]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[incertidumbre]]></kwd>
<kwd lng="es"><![CDATA[regla de Jeffrey]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[economic election]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[rational belief]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[theory of games]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[uncertainty]]></kwd>
<kwd lng="en"><![CDATA[rule of Jeffrey]]></kwd>
</kwd-group>
</article-meta>
</front><body><![CDATA[  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Del individuo racional al individuo con creencias, un mecanismo de elecci&oacute;n<a href="#notas">*</a></b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Oscar Rogelio Caloca Osorio**</b></font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"> <i>** Profesor&#150;investigador del Departamento de Econom&iacute;a de la Universidad Aut&oacute;noma Metropolitana&#150;Azcapotzalco.</i> Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:oscarcalo8@yahoo.com.mx">oscarcalo8@yahoo.com.mx</a>.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">* Fecha de recepci&oacute;n: 20/05/2011.     <br> Fecha de aprobaci&oacute;n final: 02/07/2012.</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la presente investigaci&oacute;n se hace una comparaci&oacute;n entre el individuo racional y el individuo "creencial", enfocando la tem&aacute;tica en torno a la creencia racional condicionada por la incertidumbre externa e interna &#150;esta &uacute;ltima observada a trav&eacute;s de la regla de Jeffrey&#150; con la finalidad de establecer un juego donde la resoluci&oacute;n final implica un mecanismo de elecci&oacute;n de estrategias por parte de los jugadores, con base en un entorno de incertidumbre externa e interna. Se se&ntilde;ala que la diferencia fundamental entre un individuo racional y un individuo "creencial" es la probabilidad de que el segundo elija irracionalmente, con un grado de certeza nulo. Esto es, a trav&eacute;s de la especulaci&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> elecci&oacute;n econ&oacute;mica, creencia racional, teor&iacute;a de juegos, incertidumbre, regla de Jeffrey.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Clasificaci&oacute;n JEL</b><b>:</b> B41, C70, D03.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">In the present investigation it is written on the comparison between the rational individual and the "creencial" individual, focusing the thematic one surroundings to the conditional rational belief by the external uncertainty and internal uncertainty and the internal uncertainty observed through the rule of Jeffrey, the purpose of establishing a game, where final resolution implies a mechanism of election of strategies on the part of the players, with base in external uncertainty and internal uncertainty, indicating that the fundamental difference between a rational and a "creencial" individual is the probability of the second of choosing irrationally, with a null degree of certainty. This is through the speculation.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Keywords:</b> economic election, rational belief, theory of games, uncertainty, rule of Jeffrey.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>JEL classification: </b>B41, C70, D03.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La investigaci&oacute;n que a continuaci&oacute;n se presenta se corresponde, en esencia, con las bases teor&eacute;ticas de la elecci&oacute;n econ&oacute;mica fundada en la creencia racional con incertidumbre y la plausibilidad de que &eacute;sta admita una gradaci&oacute;n con explicaciones que van desde el conocimiento hasta el desconocimiento de una situaci&oacute;n en la que interaccionan los individuos de forma estrat&eacute;gica. Es decir, se argumenta tanto sobre las situaciones en las cuales se cuenta con certeza, como de eventos en los cuales es posible un cierto grado de incertidumbre, hasta la condici&oacute;n de total incertidumbre, estado que s&oacute;lo una regla heur&iacute;stica resuelve por medio de grafos expl&iacute;citos e impl&iacute;citos, la cual no implica la certeza de acierto, pero s&iacute; el aumento de la probabilidad de ocurrencia del pron&oacute;stico estipulado, con base en la alimentaci&oacute;n y retroalimentaci&oacute;n emanada del entorno de la situaci&oacute;n, o condici&oacute;n contextual.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, con la finalidad de formar parte de la reflexi&oacute;n acerca de la estructura de la elecci&oacute;n econ&oacute;mica se argumenta acerca de la elecci&oacute;n basada en la creencia racional y no en el patr&oacute;n de elecci&oacute;n racional tradicional, elecci&oacute;n que dista en su propio contenido de lo que es un individuo racional u <i>homo</i> racional. Una de las diferencias substanciales radica en que mientras el <i>homo</i> racional conoce perfectamente las alternativas o estrategias a elegir, el <i>homo</i> "creencial" puede no conocerlas con esa misma precisi&oacute;n y no por ello deja de escoger. En tal caso, si el <i>homo</i> racional se equivoca y tiene la oportunidad de realizar de nueva cuenta su elecci&oacute;n, ante las mismas condiciones elige el mismo camino; por su parte, si el que yerra es el <i>homo</i> "creencial" y, de igual manera, se le brinda la oportunidad de elegir de nuevo, escoge un nuevo m&eacute;todo que es altamente probable que lo conduzca a una nueva selecci&oacute;n estrat&eacute;gica y a un nuevo resultado que puede ser o no ser el &oacute;ptimo. Es decir, el <i>homo</i> "creencial" aprende de sus errores.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La investigaci&oacute;n se presenta en tres apartados: en el primero, se establecen las nociones b&aacute;sicas sobre el <i>homo</i> "creencial": la justificaci&oacute;n y coherencia de las creencias, junto con la determinaci&oacute;n de los estados epist&eacute;micos como conjuntos constituidos por creencias. En el segundo, se establecen las condiciones sobre la incertidumbre y su anexi&oacute;n a las creencias racionales como mecanismo de elecci&oacute;n basado en su inclusi&oacute;n en la formaci&oacute;n de conocimiento o la existencia de total desconocimiento y la enunciaci&oacute;n de procesos heur&iacute;sticos como forma de aproximaci&oacute;n a la obtenci&oacute;n de un buen resultado, aunque no &oacute;ptimo, de las elecciones con total desconocimiento. Con base en lo anterior, es que en el tercer apartado se plantea tambi&eacute;n un juego "creencial" basado en una gradaci&oacute;n de las creencias y con incertidumbre interna, dada por la regla de Jeffrey.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i><strong>I. HOMO RACIONAL Y HOMO "CREENCIAL"</strong></i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>1.&nbsp;Homo <i>racional</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El individuo puramente racional, que no remite al <i>homo economicus,</i><sup><a href="#nota">1</a></sup> est&aacute; sujeto al cumplimiento de dos axiomas con base en la relaci&oacute;n de sus preferencias (&real;) con las m&uacute;ltiples estrategias por las que puede optar, donde:</font></p>  	    <blockquote> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>1)&nbsp;</i>Dadas <em>s</em><sub>1</sub> y <em>s</em><sub>2</sub> estrategias de elecci&oacute;n por parte del jugador <i>i</i> individuo puramente racional con <i>i &#8712;</i> <i>N</i> jugadores y <em>s</em><sub>1</sub>, <em>s</em><sub>2</sub> &#8712; <em>S</em><sub>1,2</sub> conjunto de estrategias, ocurre <em>s</em><sub>1</sub>&real; <em>s</em><i><sub>2</sub></i> y <em>s</em><sub>2</sub>&real; <em>s</em><i><sub>1</sub></i> &#150;axioma de completitud.</font></p> 	      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>2)&nbsp;</i>Con base en las condiciones anteriores, dadas <i>s<sub>1</sub></i>, <i>s<sub>2</sub></i> y <i>s<sub>3</sub></i> <i>&#8712;</i> <i>S<sub>1,2,3</sub></i>, el jugador <i>i</i> elige de la siguiente manera: <i><i>s<sub>i</sub></i> <i>s<sub>1</sub></i></i> <i>&real;</i> <i><i>s<sub>2</sub></i></i> y <i>s<sub>2</sub></i> <i>&real;</i> <i><i>s<sub>3</sub></i></i> <i>&rarr;</i> <i><i>s<sub>1</sub></i></i><i>&real;</i><i><i>s<sub>3</sub></i></i> &#150;axioma de transitividad.</font></p> </blockquote>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El cumplimiento de los dos axiomas garantiza que el <i>homo</i> racional elija, valga la redundancia, de manera racional. Cualquier desviaci&oacute;n de estos axiomas por parte del <i>homo</i> racional le atribuir&iacute;a la categor&iacute;a de individuo irracional. Es decir, la irracionalidad radica en que el individuo no pueda elegir por una falta de identificaci&oacute;n clara entre las alternativas de elecci&oacute;n o que presente esquemas de circularidad o que haga elecciones c&iacute;clicas en vez de ac&iacute;clicas, como establece la transitividad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>2.&nbsp;Homo <i>"creencial"</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora observemos la forma, y las diferencias, de elecci&oacute;n de estrategias por parte del <i>homo</i> "creencial". Pero antes diremos que una creencia puede ser configurada como un acto mental, seg&uacute;n el esquema basado en fundamentos, o como una disposici&oacute;n &#150;seg&uacute;n la orientaci&oacute;n coherentista&#150;, es decir, que la creencia se mantiene presente en nuestro acervo cognitivo mientras no es utilizada, pudiendo muy bien apelarse a ella cuando la situaci&oacute;n contextual o de percepci&oacute;n subjetiva lo requiera.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, un <i>homo</i> "creencial" lleva a efecto sus elecciones con base en dos explicaciones que han resultado en cierto sentido complementarias bajo ciertas condiciones y totalmente disimiles en otras: la argumentaci&oacute;n coherentista y la propuesta fundamentalista o basada en fundamentos. La primera apunta principalmente a la conservaci&oacute;n, es decir, que ante nuevas creencias (&#926;) se requiere mantener la coherencia l&oacute;gica entre &eacute;stas y las creencias viejas. La segunda, remite a que su observaci&oacute;n se corresponde con el hecho de que es necesario considerar que existen creencias fundamentales que forman la base de otras creencias, es decir, que existen razones de orden b&aacute;sico que sirven de cimiento a la formaci&oacute;n de cualquier creencia posterior.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este sentido, la explicaci&oacute;n basada en fundamentos asegura que un <i>homo</i> racional deriva creencias provenientes de razones para esas creencias, esto es, dado un conjunto de creencias justificadas (<em>J</em>&#926;):</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e1.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La primera condici&oacute;n manifiesta la noci&oacute;n de creencia fundamental y concierne a los llamados hechos o datos duros asociados con el mundo f&iacute;sico; por su parte, las creencias que satisfacen la segunda condici&oacute;n son aquellas resultantes de una consecuencia l&oacute;gica de las creencias fundamentales: todos tenemos una o m&aacute;s justificaciones y la cadena de justificaciones finaliza en las creencias fundamentales (Wang, 1998, p. 15).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estas creencias o la justificaci&oacute;n de las creencias implican que, para escoger, el elector econ&oacute;mico, ya sea un consumidor o un productor, necesariamente tuviese que abocarse a una justificaci&oacute;n de sus creencias, de por qu&eacute; elige determinado producto o determinada tecnolog&iacute;a. Esta justificaci&oacute;n tendr&iacute;a que estar interiorizada en los fundamentos en s&iacute;, es decir, en los propios principios esenciales de su elecci&oacute;n. Si es un consumidor, por ejemplo, tendr&iacute;a que identificar de manera consciente por qu&eacute; razones elige un producto en vez de otro; esto le confiere a la justificaci&oacute;n con base en fundamentos un elemento por el que no dista que el consumidor identifique con precisi&oacute;n sus m&aacute;s inconscientes deseos, lo cual es sumamente complicado para cualquier ser humano que camina por la calle.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Porque esto, por supuesto, es sumamente complicado para un elector econ&oacute;mico que dirime sus elecciones en un contexto sumamente cambiante y donde la competencia impera: es decir, someterse a un escrutinio severo s&oacute;lo para llegar a determinar que prefiere un producto en vez de otro. La idea fundamental de la econom&iacute;a no opera estrictamente bajo este supuesto de escrutinio severo, por la simple y sencilla raz&oacute;n de que el tiempo para elegir puede ser sumamente corto.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por otra parte, la argumentaci&oacute;n de la teor&iacute;a de la coherencia redunda en que la genealog&iacute;a no es significativa para <em>J</em>&#926; y s&oacute;lo importa la anexi&oacute;n de la &#926; si es l&oacute;gicamente coherente con las otras creencias de <i>i (</i><i>L</i>&#926;) , donde ninguna es m&aacute;s fundamental que las otras. Parte significativa de justificar la creencia (<i>J</i>&#926;) y que &eacute;sta sea l&oacute;gicamente coherente con otras (<i>L</i>&#926;) corresponde al hecho de que la &#926; acepta una gradaci&oacute;n que va desde la parte inferior de la escala, que es la especulaci&oacute;n, hasta la de mayor prominencia, que es el conocimiento, lo cual se corresponde con las preferencias de i: "yo creo" y "yo conozco", donde la primera puede ser verdadera, falsa o simplemente no interesarnos su valor veritativo, y la segunda necesariamente implica un valor veritativo de verdad. Con ello es plausible establecer que el conocimiento <i>(K)</i> no es otra cosa que la completa y conclusiva justificaci&oacute;n y coherencia de la creencia &#926;.<sup><a href="#nota">2</a></sup></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A partir de lo anterior, por medio de las propuestas coherentista y fundamentalista y con base en Moster&iacute;n (1978, p. 23) es posible determinar la elecci&oacute;n de un <i>homo</i> "creencial" o con creencias racionales (&#926;<sub><em>R</em></sub>) respecto de sus estrategias <i><i>s<sub>i</sub></i>:</i></font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e2.jpg"></font></p>      <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a)&nbsp;i </i>&#926; que <i>s<sub>i</sub></i>,</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b)&nbsp;i J</i>&#926; que <i>s<sub>i</sub></i>:<i>s<sub>i</sub></i><i> </i>es anal&iacute;tica o <i>i</i> puede comprobar directamente que <i>s<sub>i</sub></i><i> </i>o <i>s<sub>i</sub></i><i> </i>es una opini&oacute;n cient&iacute;fica vigente en el tiempo de <i>i</i> o hay testimonios fiables de que <i>s<sub>i</sub></i><i> </i>o <i>s<sub>i</sub></i><i></i>es deducible a partir de otras ideas <i>&eta;<sub>1</sub></i>...<i>&eta;<sub>m</sub></i> e <i>i</i> est&aacute; <i>J</i>&#926; que <i>&eta;<sub>1</sub></i>...<i>&eta;<sub>m </sub></i>como en el planteamiento fundamentalista, y</font></p>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c)&nbsp;i</i> no es consciente de que tal <i>s<sub>i</sub>.</i> est&eacute; en contradicci&oacute;n con ninguna otra &#926;; en este sentido <i>i</i> es <i>L</i>&#926; como se plantea en la teor&iacute;a coherentista. Por ello, es necesario destacar que una creencia racional verdadera &#926;<i><sub>R</sub>V = K.</i></font></p> </blockquote>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este caso, se muestran dos cosas: la primera es el hecho de que la fundamentaci&oacute;n de la creencia puede bien basarse en creencias reconocidas intersubjetivamente como fundamentales y con ello excluir todo un proceso de recapitulaci&oacute;n <i>ad infinitum</i> de b&uacute;squeda continua de creencias anteriores que justifiquen a las posteriores. El segundo aspecto es que la coherencia de las creencias corresponde al hecho de que el elector econ&oacute;mico s&oacute;lo tiene que estar conscientemente enterado de que no existe inconsistencia entre sus creencias.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, est&aacute;s dos condiciones delimitan el hecho de que pudi&eacute;semos requerir de factores psicol&oacute;gicos para la identificaci&oacute;n de nuestros deseos inconscientes para elegir una cosa en vez de otra.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>3. <i>Estados epist&eacute;micos y creencia</i></b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora bien, la concepci&oacute;n de &#926; puede muy bien ser racional o no racional, verdadera o falsa o simplemente no interesar su valor veritativo o ser <i>K </i>&forall; i &#8712;<i> N;</i> en todo caso, las creencias pueden ser reunidas en un esquema de agrupaci&oacute;n que puede ser representado a trav&eacute;s de una noci&oacute;n de <i>estado epist&eacute;mico</i> (<i>E</i>&#926;).<sup><a href="#nota">3</a></sup></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&Eacute;ste, en una forma hol&iacute;stica, se supone como una combinaci&oacute;n de estados de creencia <i>(E</i>&#926;) sobre los que <i>i</i> tiene representaciones y donde se expresa como un individuo cognitivo &#150; en el sentido de que obtiene y procesa informaci&oacute;n que le permite ante mecanismos simb&oacute;licos configurar representaciones mentales que en su tr&aacute;nsito entre la memoria de corto plazo u operativa y la de largo plazo, en el caso de que almacene por mucho m&aacute;s tiempo la informaci&oacute;n, le posibilitan identificar resultados o respuestas ante los est&iacute;mulos recibidos y en donde entran en juego sus deseos, creencias e intenciones&#150;, aunado a que puede elegir sus &#926; sobre las <i><i>s<sub>i</sub></i>,</i> y donde estas &#926; est&aacute;n <i>J</i>&#926; y <i>L</i>&#926;, lo cual brinda la admisibilidad del conjunto de E&#926;. Adem&aacute;s, esta estructura se compone de una &real;&#150;estricta, es decir, se prefiere estrictamente una &#926; a otra y, por ende, todas son diferentes porque los memes, o unidades de informaci&oacute;n cultural, que contienen difieren entre s&iacute;. Tambi&eacute;n se agrega una condici&oacute;n que permite establecer que exista un conjunto de creencias admisibles (&#926;A), es decir, dado un lenguaje como el de la l&oacute;gica, un EE es una tripleta (E&#926;, &#926;<i>A,</i>&real;&#150;estricta).</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Estos estados epist&eacute;micos no son otra cosa que las condiciones de agrupaci&oacute;n de la probabilidad de formaci&oacute;n de conocimiento, es decir, una creencia puede tener diferentes niveles de contenido epist&eacute;mico o, en otras palabras, el nivel de conocimiento puede diferir de una creencia a otra seg&uacute;n que esta creencia admisible pertenezca a un estado de creencia u otro.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por otra parte, es menester destacar que cuando conocemos siempre acertamos, pero cuando elegimos bajo &#926;<sub>R</sub> podemos equivocarnos, en cuyo caso tendremos creencias que consider&aacute;bamos verdaderas pero que en realidad son falsas (&#926;F). Por lo tanto, caeremos en el error. En este sentido, lo que le queda por hacer a <i>i</i> es ordenar &#926; &#8712; <i>E</i>&#926; conforme a la b&uacute;squeda de un m&eacute;todo conscientemente dise&ntilde;ado para minimizar el riesgo de error. Con esto se indica que el jugador pretende minimizar el riesgo de error y no que necesariamente lo consiga, puesto que si no le es posible ordenar sus &#926; no s&oacute;lo el riesgo de error es alto sino tambi&eacute;n el error existir&aacute;, pudiendo perdurar durante mucho tiempo si consideramos que una creencia falsa tambi&eacute;n puede ser vista como una disposici&oacute;n. Ello explica por qu&eacute; es posible que un consumidor o un productor pudiesen mantener creencias falsas durante un considerable periodo de tiempo sin darse cuenta hasta que esas creencias les generan un error consistente que les permite volverse conscientes de su falsedad. La posibilidad de error y de que el individuo pueda darse cuenta de &eacute;l es una caracter&iacute;stica diferencial entre el individuo "creencial" y el individuo racional.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Lo anterior implica que una creencia falsa puede sostenerse inconscientemente aun cuando conscientemente se elija bajo un esquema en donde nuestras creencias est&eacute;n justificadas y sean l&oacute;gicamente coherentes con otras creencias. Cabe destacar que la duraci&oacute;n de una creencia falsa se debe a que dentro del proceso cognitivo de procesamiento de la informaci&oacute;n mantenemos la mayor parte de nuestras creencias antes que modificar muchas de &eacute;stas, es decir, el cambio en las creencias es m&iacute;nimo durante la formaci&oacute;n que se tuvo de ellas, lo que explica por qu&eacute; aun ante evidencia certera muchos de nosotros no modificamos nuestras viejas creencias.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este caso, la selecci&oacute;n de un m&eacute;todo que nos haga salir del error est&aacute; condicionado por qu&eacute; tanto es posible minimizar el riesgo de error. As&iacute;, ante creencias falsas, es posible que si la informaci&oacute;n contextual o de nuestras interacciones con el exterior nos dice, a trav&eacute;s de la percepci&oacute;n, que estamos en un error, entonces cabe la probabilidad de que se seleccione un m&eacute;todo diferente de elecci&oacute;n con el cual minimicemos el riesgo de error. Esta situaci&oacute;n de minimizaci&oacute;n del riesgo de error implica que el <i>homo</i> "creencial" pueda trasladar sus creencias de una mera especulaci&oacute;n hasta un nivel m&aacute;s alto de conocimiento, recordando que el <i>homo</i> racional no realiza especulaciones como el <i>homo</i> "creencial", que conscientemente puede determinar que su opini&oacute;n es tan s&oacute;lo una especulaci&oacute;n. Esto en grado tal que lleguen a formar parte de las creencias racionales verdaderas, es decir, que puedan formar parte de los niveles de m&aacute;ximo conocimiento.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ello se refiere a que la transformaci&oacute;n de nuestras creencias en dicha transferencia s&oacute;lo se puede lograr si la evidencia emp&iacute;rica nos permite asegurar que lo que creemos es verdadero. Esto, por supuesto implica fiabilidad porque se considera que el conocimiento alcanzado es limitado; as&iacute;, no se est&aacute; argumentando sobre una adquisici&oacute;n de Conocimiento con may&uacute;scula sino de un conocimiento parcial que nos brindan las creencias racionales verdaderas. Porque recordemos que para la justificaci&oacute;n de la creencia se hace necesario contar con ideas cient&iacute;ficas reconocidas en el momento de establecer nuestra creencia y que todo conocimiento cient&iacute;fico actual es falible. No existe conocimiento cient&iacute;fico final hasta el momento, pues de ser as&iacute;, conocer&iacute;amos todas las cosas y la relaci&oacute;n existente entre todas las cosas, lo cual es l&oacute;gicamente imposible por nuestra propia condici&oacute;n humana.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora es necesario resaltar que la b&uacute;squeda de un m&eacute;todo de minimizaci&oacute;n del error no implica una supresi&oacute;n absoluta del error probable, puesto que, como ya se indic&oacute;, el conocimiento sobre el que tratamos es un conocimiento limitado. Esto nos lleva directamente a que tratemos el problema de la generaci&oacute;n de elecciones con un conocimiento limitado que, por ende, implica error e incertidumbre.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>II. CUANDO LO QUE CREEMOS CONOCER ES DESCONOCIDO, INCERTIDUMBRE, REGLA DE JEFFREY Y HEUR&Iacute;STICA</b></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es as&iacute; como en una interacci&oacute;n estrat&eacute;gica los jugadores no conocen parte del conjunto de informaci&oacute;n de por lo menos uno de los jugadores de los N: las m&uacute;ltiples estrategias o alguno de los pagos. En cualquier caso, los jugadores se enfrentan a una situaci&oacute;n de falta de certeza parcial o total; en la primera circunstancia, esto se resuelve atendiendo a la probabilidad bayesiana y a la regla de adquisici&oacute;n de conocimiento de Jeffrey, y en la segunda, s&oacute;lo es posible a trav&eacute;s de una heur&iacute;stica que si bien eleva la probabilidad de certeza, deja indeterminada la posibilidad de obtener la soluci&oacute;n &oacute;ptima, pudiendo s&oacute;lo alcanzarse la mejor soluci&oacute;n posible. As&iacute;, se expone a continuaci&oacute;n el caso de incertidumbre.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>1. <i>Incertidumbre</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En los eventos a que se enfrentan los jugadores existen tres tipos de incertidumbre: el primer tipo es cuando los jugadores no tienen, valga la paradoja, incertidumbre alguna, lo cual los lleva a contar con una certeza total sobre el evento de elecci&oacute;n de las <i>s.</i> en cuesti&oacute;n; el segundo, corresponde a la incertidumbre de tipo <i>I</i> (Wang, 1998, p. 24), la cual se debe a deficiencias en la informaci&oacute;n, en el sentido de que no es posible determinar con exactitud la verdad de una proposici&oacute;n, sin embargo, se considera que en el largo plazo tal verdad puede llegar a ser especificada con precisi&oacute;n; en este caso, no existe certeza en el corto plazo pero s&iacute; en el largo; por ende, los jugadores se enfrentan a un dilema de falta de informaci&oacute;n en el conjunto de informaci&oacute;n de por lo menos un jugador, lo que implica que no existe una falta total de certeza y que gran parte de la informaci&oacute;n disponible en el juego existe. El tercer tipo implica que la incertidumbre se presenta cuando no puede determinar completamente el valor de verdad de una proposici&oacute;n en el corto plazo ni tampoco puede obtenerse una precisi&oacute;n espec&iacute;fica de la verdad de tal proposici&oacute;n en el largo plazo, es decir, se plantea la existencia de una total incertidumbre y, por lo tanto, la falta de una certeza total. En este sentido, la gradaci&oacute;n va de la existencia total de certeza hasta la falta total de ella. Este &uacute;ltimo tipo de incertidumbre tradicionalmente no esta muy bien tratada en teor&iacute;a de juegos, pues se ha trabajado sobre todo con mecanismos de elecci&oacute;n bayesianos. Sin embargo, con la inclusi&oacute;n de la creencia y del individuo "creencial" se puede hacer manifiesta tal incertidumbre total cada vez que un individuo emite una opini&oacute;n sin certeza alguna sobre el tema de que se trate, s&oacute;lo se busca participar sin tener conocimiento sobre c&oacute;mo resolver ciertamente la situaci&oacute;n. Es decir, se especula sin conocimiento sobre la tem&aacute;tica tratada.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A los tres tipos de incertidumbre descritos se les conoce como incertidumbre externa, por lo que es claro que es posible considerar la existencia de un conjunto de incertidumbre m&aacute;s: la incertidumbre interna. Porque la incertidumbre externa se atribuye al mundo externo o nuestro estado de K, sobre el cual no tenemos control, es decir, radica en las conductas de los dem&aacute;s y, en este sentido, de los otros jugadores en cuanto a por cu&aacute;l <i><i>s<sub>i</sub></i></i> optar&aacute;n. La incertidumbre interna se relaciona m&aacute;s con nuestra mente, es decir, es atribuible a nuestros sufrimientos, sentimientos y recuerdos (Kahneman y Tversky, 2001a, p. 515).<sup><a href="#nota">4</a></sup></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este sentido, es plausible la identificaci&oacute;n de procesos de incertidumbre que van desde su inexistencia hasta su existencia total. En cuanto a su tratamiento, es posible optar entre diversas alternativas de las cuales elegimos, en primer t&eacute;rmino, una regla de conocimiento ante diferentes niveles de incertidumbre, que es la regla de Jeffrey. &Eacute;sta la adaptamos a nuestra condici&oacute;n de determinaci&oacute;n de <i><i>s<sub>i</sub></i></i> que implica incertidumbre interna (<i>&Phi;</i>) en la elecci&oacute;n de las <i>s<sub>i</sub></i> que efect&uacute;e cualquier agente econ&oacute;mico. En este sentido, la existencia de incertidumbre regida por el desconocimiento o el conocimiento, en tal caso, de los mecanismos simb&oacute;licos de representaci&oacute;n que procesa el <i>homo</i> "creencial" permiten identificar a una <i><i>s<sub>i</sub></i></i> como preferible en vez de otra. Para ello, se argumenta en primera instancia sobre el teorema de Bayes.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>2.&nbsp;<i>Teorema de Bayes</i><sup><a href="#nota">5</a></sup></b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El teorema de Bayes, como parte de la teor&iacute;a de la probabilidad, permite establecer una relaci&oacute;n de identificaci&oacute;n de conocimiento (K) a partir de premisas establecidas, es decir, con base en un <i>K</i> a priori es posible extraer resultados para la probabilidad de un evento vinculado con el primero. Esto es de suma utilidad para la relaci&oacute;n existente entre las estrategias <i>(<i>s<sub>i</sub></i>)</i> y la incertidumbre que implican &eacute;stas en la formaci&oacute;n de creencias, puesto que el valor veritativo de una E est&aacute; condicionado por el contenido informacional de <i>J</i>&#926; y <i>L</i>&#926;<i>,</i> que implica en realidad la preexistencia de conocimiento.</font></p>      <blockquote>       <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La regla de Bayes para nuestro caso implica lo siguiente:</font></p> </blockquote>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e19.jpg"></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, la probabilidad expuesta en el teorema de Bayes permite argumentar que la ocurrencia de <i>s</i> depende de lo sucedido con la incertidumbre presente <i>&Phi;</i>; en un sentido de elecci&oacute;n, se escoge la <i>s</i> dependiendo de c&oacute;mo est&eacute; afectada en particular por la <i>&Phi; </i>interna.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Esta operaci&oacute;n representa la probabilidad <i>a posteriori</i> de ocurrencia de la s dada la cuant&iacute;a de informaci&oacute;n que existe en <i>&Phi;,</i> que puede ser una informaci&oacute;n completa, en cuyo caso aqu&eacute;lla es nula, o de diversas gradaciones hasta llegar a la total incertidumbre, condici&oacute;n que no aporta informaci&oacute;n suficiente para la elecci&oacute;n de la <i><i>s<sub>i</sub></i>,</i> empero aun as&iacute; el <i>homo</i> "creencial" elige.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>3.&nbsp;<i>Regla de Jeffrey: adaptaci&oacute;n de las estrategias a la existencia de incertidumbre</i></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora bien, una vez identificada la relaci&oacute;n entre <i>s&iexcl;</i> y <i>&Phi;</i>, es menester destacar la importancia de esta relaci&oacute;n en el contexto de la obtenci&oacute;n o no de conocimiento, es decir, de la obtenci&oacute;n de creencias racionales verdaderas en el primer caso o desde creencias no racionales hasta especulaciones sobre el contenido representacional de informaci&oacute;n contenido en las <i>s<sub>i</sub></i>. En el segundo caso, al que se da cabida en esta gradaci&oacute;n, se refieren a conjeturas (Popper, 1994) que brindan un cierto nivel de creencia sobre eventos determinados siempre en presencia de cierto grado de <i>&Phi;</i>; que puede ir desde cero hasta ser m&aacute;xima.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con ello en mente, es que se expone una formulaci&oacute;n distinta sobre cu&aacute;l es el grado de conocimiento existente entre las <i><i>s<sub>i</sub></i></i> dada la <i>&Phi; </i>y que sirve de fundamento para la formaci&oacute;n de &#926; respecto de la elecci&oacute;n entre m&uacute;ltiples <i><i>s<sub>i</sub></i>.</i> Con base en la regla de Jeffrey se plantea que existe una probabilidad de conocimiento de <i>s</i> dada la incertidumbre como</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e4.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">as&iacute;, la regla es:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e5.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>m</i> es la nueva probabilidad de <i>&Phi;</i>. A esta regla se le conoce como probabilidad cinem&aacute;tica,<sup><a href="#nota">7</a></sup> en el sentido de que la cinem&aacute;tica estudia el movimiento sin importar cu&aacute;l sea el origen de &eacute;ste; en nuestro caso, las transformaciones en el conocimiento de las <i><i>s<sub>i</sub></i></i> dado su grado de <i>&Phi;</i>, sin importar el origen de <i>&Phi;</i>,<sup><a href="#nota">8</a></sup> es decir, sin averiguar con precisi&oacute;n cu&aacute;l es el origen de la incertidumbre interna.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El sentido en que esta regla es operativa, en nuestro caso, corresponde a los diferentes valores de <i>m,</i> si</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e6.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">en cuyo caso es posible tener un <i>K</i> total de las<i> <i>s<sub>i</sub></i></i>, un <i>K</i> limitado o un total desconocimiento. Si el <i>K</i> es total entonces es f&aacute;cil argumentar la existencia de certeza; si es limitado, entonces es posible acercarse a &eacute;l con base en la regla de Bayes, pero si es desconocimiento o falta total de certeza, la &uacute;nica manera de aproximarse a la resoluci&oacute;n de la selecci&oacute;n e identificaci&oacute;n de las <i><i>s<sub>i</sub></i></i> respecto del <i>K</i> nulo, del otro u otros jugadores, es a trav&eacute;s de una regla heur&iacute;stica.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Cabe destacar que parte importante es el conocimiento limitado que corresponde en realidad a la mayor parte de las elecciones que realizar&aacute; un consumidor al escoger un producto entre otros o un productor que selecciona una tecnolog&iacute;a en vez de otra. Es claro que para la interacci&oacute;n social tambi&eacute;n es relevante, puesto que en este &aacute;mbito las elecciones se hacen asimismo principalmente a partir de un conocimiento limitado; <i>nadie lo sabe todo y pocos no saben nada,</i> es decir, la mayor parte de las elecciones se realizan con cierto grado de incertidumbre.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>4. <i>Falta total de conocimiento o informaci&oacute;n sobre las estrategias: regla heur&iacute;stica</i><sup><a href="#nota">9</a></sup></b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora bien, cuando impera una situaci&oacute;n en la cual, para elegir entre las <i>s</i> opcionales, la informaci&oacute;n se corresponde con un caso en el que la incertidumbre es total, el <i>homo</i> "creencial" responde siguiendo una regla heur&iacute;stica. Esto por dos razones: la primera es que la creencia admite una gradaci&oacute;n que va desde la especulaci&oacute;n hasta el conocimiento y la segunda, que dicha gradaci&oacute;n est&aacute; sujeta, a su vez, a una incertidumbre gradual. En todo caso, el individuo "creencial" no siempre es consciente de su ignorancia o de su incertidumbre, empero, aun as&iacute;, como todo individuo de la calle, elige estrategias que aunque las considere &oacute;ptimas, como el individuo racional, o sub&oacute;ptimas en verdad, puede caer en el error y optar por estrategias totalmente irracionales, es decir, la diferencia substancial entre el individuo racional y el individuo "creencial" es que el primero s&oacute;lo ejecuta acciones racionales &#150;completas y transitivas&#150; mientras que el "creencial" tiene dentro de sus posibilidades el optar por estrategias que impliquen irracionalidad. Es claro que esto supone una situaci&oacute;n de error, pero recordemos que el individuo "creencial" busca minimizar el grado de error aunque ello no garantiza que no se equivoque rotundamente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n Newell, Shaw y Simon, cuando se afirma que un proceso puede resolver un problema determinado, pero no ofrece ninguna garant&iacute;a de ello, se dice que es la heur&iacute;stica de dicho problema (Russell y Norvig, 1994, p. 101).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, de acuerdo con William C. Wimsatt (citado en Pereda, 2000, p. 19) las caracter&iacute;sticas de una heur&iacute;stica son las siguientes:</font></p>     <blockquote>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a)&nbsp;</i>Incertidumbre de sus resultados. En contraste con los algoritmos que preservan la verdad, las reglas heur&iacute;sticas no dan ninguna garant&iacute;a de ofrecer una soluci&oacute;n correcta a los problemas con que se enfrentan, como ya se mencion&oacute; arriba.</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b)&nbsp;</i>Econom&iacute;a. Compar&aacute;ndola con los procedimientos formales que eventualmente la pudieran sustituir, una heur&iacute;stica exige menos recursos.</font></p>           ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c)&nbsp;</i>Sistematicidad de los errores. Los errores producidos por usar una heur&iacute;stica no son accidentales, sino sistem&aacute;ticos; de esta manera, entendiendo c&oacute;mo trabaja una heur&iacute;stica podemos predecir con cierto respaldo que fracasar&aacute; en ciertos casos y no en otros, siempre que el grado de incertidumbre lo permita.</font></p>           <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>d)&nbsp;</i>Transformaci&oacute;n de los problemas. La aplicaci&oacute;n de una heur&iacute;stica a un problema conduce a su transformaci&oacute;n a un problema no equivalente pero relacionado de alguna manera (intuitiva o funcional, en el sentido de que ambos desempe&ntilde;an funciones similares en la argumentaci&oacute;n de un problema).</font></p> </blockquote>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es claro que una heur&iacute;stica se distancia de los modelos de tipo formal como pruebas categ&oacute;ricas de racionalidad, toda vez que estos modelos no incluyen heur&iacute;sticas y los modelos heur&iacute;sticos si implican la presencia de condiciones emanadas de modelos de corte formal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De igual manera, en todo modelo heur&iacute;stico no es posible saber en cu&aacute;ntos pasos se resuelve la situaci&oacute;n y tampoco cu&aacute;l ser&aacute; la calidad del resultado; es altamente probable que se obtenga un muy buen resultado pero no necesariamente que sea el &oacute;ptimo, es decir, no se garantiza encontrar la mejor respuesta aunque casi siempre se obtiene una buena soluci&oacute;n. Esto se da porque para los problemas del mundo real, normalmente es adecuado introducir una heur&iacute;stica basada en un <i>K</i> relativamente desestructurado, como en el caso de aquellos tipos de creencias que no conducen a un <i>K</i> y donde, a su vez, es imposible definirlo de forma que pueda llevarse a cabo un an&aacute;lisis matem&aacute;tico de su efecto sobre el proceso de b&uacute;squeda (Rich y Knight, 1994, p. 45), puesto que las personas, al enfrentarse a la posible resoluci&oacute;n de problemas, no act&uacute;an optimizando sino satisfaciendo, de modo tal que una vez satisfecha o registrada la soluci&oacute;n abandonan la b&uacute;squeda o ya no exploran m&uacute;ltiples soluciones alternativas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, se consideran ciertas estrategias de resoluci&oacute;n de problemas como la b&uacute;squeda avara, con la que se procuran soluciones de manera r&aacute;pida con un nivel de desempe&ntilde;o bueno y no siempre la soluci&oacute;n es la &oacute;ptima. La b&uacute;squeda avara permite reducir al m&iacute;nimo el costo de la meta, <i>h(n),</i> con lo que tambi&eacute;n se reduce en forma considerable el costo de la b&uacute;squeda. Sin embargo, este tipo de b&uacute;squeda no es &oacute;ptima ni tampoco completa. Por su parte, la b&uacute;squeda por costo uniforme reduce al m&iacute;nimo el costo de la ruta <i>g(n);</i> es &oacute;ptima y completa, pero puede ser muy ineficiente. Empero, es posible hacer uso de una combinaci&oacute;n de las dos estrategias, lo que permite combinar sus ventajas al sumarlas, tal que</font></p>     <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e7.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>&fnof;</i>(n) = el costo estimado de la soluci&oacute;n m&aacute;s barata, pasando por el nodo <i>n</i> (Russell y Norving; 1994, p. 104), y donde esta funci&oacute;n heur&iacute;stica es una correspondencia entre las descripciones de estados del problema hacia alguna medida de deseabilidad normalmente representada en los n&uacute;meros reales.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una importante consecuencia de los problemas relacionados con la generaci&oacute;n de nuevas funciones heur&iacute;sticas de soluci&oacute;n se corresponde con la imposibilidad de una soluci&oacute;n que sea evidentemente y sin lugar a dudas la mejor. Si para un problema determinado existe un conjunto de heur&iacute;sticas aceptables <i>h</i><sub><i>1</i></sub>...<em>,h<sub>m</sub></em>, y si ninguna de ellas domina a las otras, sin que sea posible ordenarlas a trav&eacute;s de una &real;&#150;estricta aplicable a los EE de las creencias, entonces no es necesario elegir, puesto que el mejor de los mundos posibles se obtiene al establecer que <i>h</i>(<i>n</i>) = max (<i>h</i><sub><i>1</i></sub><em>n</em>),..., <i>h<sub>m</sub></i>(<i>n</i>), donde, en esta heur&iacute;stica que se establece de manera combinada, se emplea aquella funci&oacute;n que sea m&aacute;s precisa para el nodo <i>n</i> en cuesti&oacute;n.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Dentro de las posibles clases de problemas por resolver de manera heur&iacute;stica se encuentran los siguientes:</font></p>  	    <blockquote> 	      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull;&nbsp;Ignorables, en los que pueden ignorarse pasos dados.</font></p> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull;&nbsp;Recuperables, en el que pueden deshacerse pasos dados.</font></p> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&bull;&nbsp;No recuperables, en el que no pueden deshacerse pasos dados.</font></p> </blockquote>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Aunado a que &eacute;stos pueden ser de consecuencia cierta o incierta, en el primer caso el resultado de una acci&oacute;n se puede predecir perfectamente y, en el segundo, la planificaci&oacute;n puede al menos servir para generar una secuencia de operadores que tenga una alta probabilidad de conducir a una soluci&oacute;n. Sin embargo, entre los &uacute;ltimos se ubican aquellos problemas en los que la probabilidad de soluci&oacute;n es baja o en los que puede accederse a una alta probabilidad pero el proceso es muy costoso. De este conjunto de ideas se desprende que los problemas con mayor dificultad para encontrar una soluci&oacute;n favorable son los no recuperables de consecuencia incierta, por ejemplo: "Ayudar a un abogado a decidir c&oacute;mo defender a su cliente contra un cargo de asesinato. En este caso no se puede dar probablemente una lista de posibles consecuencias, y mucho menos dar sus probabilidades" (Rich y Knight, 1994, p. 53).</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este sentido, aun recurriendo a la heur&iacute;stica para la soluci&oacute;n de problemas a los que por v&iacute;as matematizables no se les puede dar una soluci&oacute;n apropiada, existe un caso en que la falta total de certeza o existencia total de incertidumbre lleva, cuando se presentan circunstancias de irrecuperabilidad y consecuencias inciertas, a problemas que no pueden ser del todo explicitados por medio de una planeaci&oacute;n y para los que las probabilidades de soluci&oacute;n de las alternativas es muy baja, cercana a cero, o imposible de determinar, que es el tercer caso de incertidumbre que hemos enunciado. Ante ello, lo &uacute;nico que se puede esperar es la especulaci&oacute;n y obtenci&oacute;n de un valor veritativo de verdad por casualidad, hasta no tener informaci&oacute;n que permita visualizar de mejor manera la problem&aacute;tica que se intenta resolver. Pero tambi&eacute;n es posible de resolverlo a trav&eacute;s de la definici&oacute;n de grafos (v&eacute;ase <a href="/img/revistas/etp/n37/html/n37a3anex.html" target="_blank">anexo</a>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En el caso de los grafos, se tienen los expl&iacute;citos y los impl&iacute;citos.<sup><a href="#nota">10</a></sup> De los primeros contamos con la siguiente argumentaci&oacute;n: estos casos contemplan el hecho de que no existe una funci&oacute;n heur&iacute;stica para estimar el coste del camino hacia el objetivo, es decir, se sabe cu&aacute;l es el objetivo, como en cualquier elecci&oacute;n, pero no el camino para llegar a &eacute;l, y a veces es posible aprender dicha funci&oacute;n. As&iacute;, se asume que el agente dispone de un buen modelo de los efectos de sus acciones y tambi&eacute;n que conoce el coste correspondiente al movimiento desde un nodo a sus nodos sucesores, es decir el coste de alternativas nodales que marcan las pautas para llegar al objetivo, donde los nodos son considerados como estadios en los cuales el elector econ&oacute;mico se detiene para observar su ruta y apuntar hacia el objetivo perseguido.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El proceso de aprendizaje comienza con la inicializaci&oacute;n de la funci&oacute;n &#293;(a), con valor 0 para todos los nodos, tras lo cual se empieza una b&uacute;squeda <i>A*</i>, donde despu&eacute;s de expandir<sup><a href="#nota">11</a></sup> el nodo <i>n</i><sub><i>1</i></sub><i>,</i> generando el conjunto de sucesores <i>S(n</i><sub><i>1</i></sub><i>),</i> modificamos <i>&#293;(n</i><sub><i>1</i></sub><i>)</i> de la siguiente manera:</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e8.jpg"></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde <i>c (n</i><sub><i>i</i></sub><i>, n</i><sub><i>j</i></sub><i>)</i> es el coste correspondiente al movimiento desde el nodo <i>n<sub>i</sub></i> al nodo <i>n</i><sub><i>j</i></sub><i>.</i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Despu&eacute;s de muchas b&uacute;squedas, tendremos estimaciones cada vez mejores de la funci&oacute;n <i>&#293;</i>, que se propagar&aacute;n gradualmente hacia atr&aacute;s, desde los nodos objetivo. En este caso, si el individuo elector no dispone de un modelo de los efectos de sus acciones, puede aprenderlo al mismo tiempo que la funci&oacute;n <i>&#293;</i> y mediante un proceso parecido, aunque el aprendizaje tendr&aacute; lugar en el mundo factual.</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este caso, se supone que el individuo puede, a trav&eacute;s de los estados de los nodos aprendidos, construir un grafo expl&iacute;cito, una tabla donde se registre la evoluci&oacute;n de sus acciones. Tambi&eacute;n se supone que el individuo desconoce el coste de &eacute;stas, puesto que se encargar&aacute; de obtenerlo. El proceso se inicia con un &uacute;nico nodo, que representa el estado en el que el individuo elector econ&oacute;mico comienza. El individuo selecciona una acci&oacute;n, quiz&aacute; de forma aleatoria, y pasa a otro estado. A medida que va visitando estados, los nombra y les asocia un valor de <i>&#293;</i> calculado de la siguiente manera:</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e9.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde</font></p>  	    <blockquote> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>n</i><sub><i>i</i></sub> es el nodo sobre el cual se aplica la acci&oacute;n <i>&alpha;</i></font></p> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>n</i><sub><i>j</i></sub> es el nodo resultante</font></p> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c (n</i><sub><i>i</i></sub><i>,</i> <i>n</i><sub><i>j</i></sub>) es el coste de la acci&oacute;n</font></p> 	      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>&#293; (n</i><sub><i>j</i></sub>+) es una estimaci&oacute;n del valor de <i>n</i><sub><i>j</i></sub> que es igual a 0 si <i>n<sub>j</sub></i> no ha sido todav&iacute;a visitado o &eacute;ste es su valor en la tabla de referencia.</font></p> </blockquote>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, siempre que el agente deba seleccionar una acci&oacute;n en el nodo <i>n,</i> disponiendo de nodos sucesores en el grafo, la elegir&aacute; seg&uacute;n la estrategia siguiente:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e10.jpg"></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este caso se busca que la acci&oacute;n ocurra bajo un esquema de minimizaci&oacute;n del coste y donde <i>(n,&alpha;)</i> es la descripci&oacute;n del estado resultante de aplicar la acci&oacute;n<i> &alpha; </i>sobre el nodo <i>n.</i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este procedimiento de aprendizaje comienza con un recorrido aleatorio, hasta que finalmente encuentra el nodo objetivo. Sin embargo, esta t&eacute;cnica puede acabar obteniendo caminos no &oacute;ptimos, debido a que algunos nodos de los caminos &oacute;ptimos podr&iacute;an nunca ser visitados. Pero si se permiten ocasionalmente acciones aleatorias, el individuo podr&iacute;a aprender nuevas v&iacute;as a los objetivos que pudiesen resultar mejores.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Ahora bien, en el segundo caso tenemos los grafos impl&iacute;citos, los cuales se corresponden con las situaciones en que no podemos establecer un grafo expl&iacute;cito y tampoco una tabla de referencia, pero s&iacute; es posible establecer un mecanismo de b&uacute;squeda guiada por una funci&oacute;n de evaluaci&oacute;n. Para su elaboraci&oacute;n primero nos preguntamos por un conjunto de subfunciones que pensamos podr&iacute;an ser componentes adecuados de una funci&oacute;n heur&iacute;stica.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez seleccionadas las subfunciones, calculamos una funci&oacute;n heur&iacute;stica global dada por la combinaci&oacute;n lineal ponderada de las subfunciones:</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e11.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El planteamiento contin&uacute;a a trav&eacute;s de dos alternativas: en la primera, se asignan inicialmente a los pesos los valores que creamos son los m&aacute;s adecuados para dirigir la b&uacute;squeda, calculando <i>&#293;</i> con dichos pesos; cuando hallemos un nodo objetivo <i>n<sub>g</sub></i>, utilizamos el valor final de <i>&#293;(n<sub>g</sub>)</i> = 0 para propagar hacia atr&aacute;s los valores de<i> &#293; </i>para todos los nodos <i>n<sub>i</sub>.</i> a lo largo del camino hacia el objetivo. Utilizando estos valores como "ejemplos de entrenamiento", ajustamos los pesos de forma que se minimice la suma de los errores cuadr&aacute;ticos entre los ejemplos de entrenamiento y la funci&oacute;n <i>&#293;</i> calculada mediante la combinaci&oacute;n ponderada. Este proceso debe realizarse de manera iterativa sobre muchas b&uacute;squedas.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La segunda alternativa consiste en ajustar la funci&oacute;n <i>&#293;</i> en cada expresi&oacute;n de un nodo. Despu&eacute;s de haber expandido el nodo <i>n,</i> para generar los nodos sucesores <i>S(n<sub>i</sub>)</i> ajustar&iacute;amos los pesos mediante</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e12.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">y</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e13.jpg"></font></p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"> o, de otra forma:</font></p>      <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e14.jpg"></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">donde 0 &le; <i>&#293;</i> &le; 1 es un factor de aprendizaje que controla cu&aacute;n fielmente se aproxima <i>&#293;</i>(<em>n<sub>i</sub></em>) al valor dado por min<sub><i>nj,s(ni)</i></sub>&#91;<i>&#293;</i>(<em>n<sub>j</sub></em>)+c(<em>n<sub>i</sub></em>, <em>n<sub>j</sub></em><i>)&#93;.</i> (Cuando es igual a 0, no se realizan cambios; cuando es igual a 1, asignamos el resultado de la evaluaci&oacute;n de min<sub><i>nj,s(ni)</i></sub>&#91;<i>&#293;</i>(<em>n<sub>j</sub></em>)+<em>c</em>(<em>n<sub>i</sub>, n<sub>j</sub></em><i>).</i> Con valores peque&ntilde;os conseguimos un aprendizaje muy lento, mientras que un valor cercano a 1 podr&iacute;a generar un aprendizaje err&aacute;tico y no convergente.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Este m&eacute;todo de aprendizaje es una estancia del aprendizaje basado en diferencias temporales que consiste en que puede aplicarse durante la b&uacute;squeda antes de hallarse el objetivo, porque los valores de <i>&#293;</i> est&aacute;n siendo aprendidos, convirti&eacute;ndose en relevantes para el objetivo hasta que &eacute;ste ha sido encontrado. Este proceso tambi&eacute;n debe realizarse de manera iterativa sobre varias b&uacute;squedas. As&iacute;, una vez planteadas las alternativas de composici&oacute;n de los caminos que se pueden seguir ante la presencia de incertidumbre es posible mostrar un juego "creencial" que engloba la presencia de incertidumbre interna estipulada bajo el esquema de la regla de Jeffrey.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>III. DE LA INCERTIDUMBRE EXTERNA E INTERNA A UN JUEGO CON CREENCIAS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La argumentaci&oacute;n acerca de un juego "creencial"<sup><a href="#nota">12</a></sup> o en el que participa el <i>homo</i> "creencial", corresponde a <i>N</i> jugadores: &forall;<i>i </i>&#8712; <i>N &exist; E<sub>i</sub></i> que est&aacute; compuesto por el conjunto finito y no vac&iacute;o de elecciones disponibles. De igual manera, se emplea el conjunto de Borel<sup><a href="#nota">13</a></sup> (<i>Br</i>) para la determinaci&oacute;n de las elecciones disponibles a trav&eacute;s de estrategias mixtas como medida de probabilidad. En este sentido, la funci&oacute;n de probabilidad dada por <i>Br</i> con base en<i> E<sub>i </sub></i>integra el conjunto de elecciones disponibles en estrategias mixtas del jugador i&#150;&eacute;simo <i><i>s<sub>i</sub></i>= Br(E<sub>i</sub>),</i> donde, para cada <i><i>s<sub>i</sub></i></i> se toma en consideraci&oacute;n el grado de incertidumbre de &eacute;sta de acuerdo con <i>(S<sub>j</sub>|&Phi;)<sub>K</sub></i> adaptado de la regla de Jeffrey, dando como resultado el conjunto de estrategias mixtas para el jugador i&#150;&eacute;simo <i>S = &prod;<sub>i&#8712;N</sub>(<i>S<sub>i</sub></i>|&Phi;)<sub>K</sub></i> y para el resto de los jugadores <i>S<sub>&#150;i</sub></i> <i>= &prod;<sub>j&ne;i</sub>(S<sub>j</sub></i> \<i>&Phi;</i>)<sub>K</sub>, <i>j</i> &#8712;<i> N.</i> Esto permite establecer que cada estrategia <i>s </i>&#8712; <i>S</i> representa una distribuci&oacute;n de probabilidad en el conjunto de estrategias puras <i>E</i> =<i>&prod;<sub>i&#8712;N</sub></i><i>(E<sub>i</sub>\</i><i>&Phi;</i>)<sub>K</sub>, debido a que es en estrategias mixtas donde invariablemente se enuncia la existencia del equilibrio de Nash.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una vez establecidas las estrategias mixtas, para la consecuci&oacute;n del juego, es necesario adicionar la relaci&oacute;n de retribuciones que eval&uacute;an los jugadores y como son parte de la evaluaci&oacute;n de &eacute;stos implican cierto grado de subjetividad. En este sentido, se considera que las alternativas de pagos pueden percibirse o reconocerse en un mismo sentido simb&oacute;lico de representaci&oacute;n mental por todos y cada uno de los jugadores y, por ende, son conocidas por ellos. Para cada i &#8712;<i> N,</i> &eacute;stas se expresan como las <i>t</i> diferentes relaciones de utilidad &Omega;<i><sub>1,</sub></i>...,&Omega;<i><sub>t</sub></i>, dadas por las creencias prevalecientes, tanto naturales como culturales, donde tal creencia sobre el saber (&Psi;) no es compartido por el conjunto de jugadores que participan en el juego. Es decir, todos creen que saben (&#926; &Psi;) , pero no saben, cu&aacute;les son las alternativas para cada jugador y cada uno de los jugadores tiene diferentes utilidades dependiendo de c&oacute;mo combine sus alternativas, debido a que <i>(<i>S<sub>i</sub></i>|&Phi;)<sub>K</sub></i>. Ello, implica que los jugadores mantienen un conocimiento limitado sobre las estrategias de los otros jugadores.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con ello, es plausible estructurar un juego de forma normal, <i>G =</i> &#91;(E \<i>&Phi;</i>)<sub>K</sub>, (&Omega;<sub>1,</sub>...,&Omega;<i><sub>t</sub></i>)&#93;<sub>i</sub><sup>n</sup><sub>=1</sub>, donde el equilibrio para este tipo de juego debe satisfacer dos condiciones: 1) (&Omega;*<sub>1</sub>,...,&Omega;*<i><sub>i </sub></i>,...,&Omega;*<sub>t</sub>) tiene que ser eficiente en el sentido de Pareto y 2) la max<i><sub>i&#8712;N</sub></i>(&Omega;*<sub>1</sub>,...,&Omega;*<i><sub>i </sub></i>,...,&Omega;*<sub>t</sub>)  tiene que estar de acuerdo con <i>E<sub>&#150;i</sub></i> y &forall; <i>E<sub>i</sub>. </i>&#8712;<i> E.</i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, &Omega;<sub><em>i</em></sub><em><sup>t</sup></em><i> = </i>&Psi;<i>&rarr; IR.</i> Se establece que los jugadores tienen la intenci&oacute;n de maximizar su utilidad esperada, la cual corresponde a una utilidad verdadera que le reporta simb&oacute;licamente al jugador i&#150;&eacute;simo el optar por un curso de elecci&oacute;n u otro, y donde &eacute;sta depende de la evaluaci&oacute;n subjetiva que hace cada jugador respecto de la importancia relativa de su constituci&oacute;n de memes de cada alternativa de elecci&oacute;n y tomando en consideraci&oacute;n su contenido de incertidumbre (<i>&Phi;</i>).</font></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las utilidades verdaderas se obtienen a trav&eacute;s de una combinaci&oacute;n convexa de la relaci&oacute;n de pagos <i>C = &#91;(&lambda;<sub>1</sub>,</i>...<i>,&lambda;<sub>m</sub>)</i> : (S| <i>&Phi;</i>)<sub>K</sub> <i>&lambda;<sub>j</sub>=</i> 1&#93; &sub; &#91;0,1&#93;, donde <i>C</i> corresponde al conjunto de todas las posibles combinaciones convexas; &eacute;stas son elegidas por una naturaleza que participa del juego y donde esta circunstancia para el jugador i&#150;&eacute;simo se denota por <i>C<sub>i</sub>.</i> Con base en ello, es plausible definir un juego "creencial" de forma normal, del cual participa el <i>homo</i> "creencial", como <i>G<sub>&#926;</sub> = </i> &#91;(E \<i>&Phi;</i>)<sub>K, </sub>&Omega;<i><sub>&#926;</sub> &#93;</i><sub>i</sub><sup>n</sup><sub>=1</sub>, donde el conjunto de estrategias es similar al planteado con antelaci&oacute;n, empero &Omega;<i><sub>&#926;</sub></i><sup>i</sup> <i>(S |&Phi;)<sub>K</sub></i> x <i>C<sub>i</sub>&rarr; IR.</i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por ende, las retribuciones de los jugadores dependen de las &#926; que &eacute;stos tienen de c&oacute;mo jugar&aacute;n los otros jugadores. Ello conduce a que los jugadores se formen conjeturas, por introspecci&oacute;n, acerca de qu&eacute; es lo que intuyen acerca de ellos mismos. Estas intuiciones, acompa&ntilde;adas de sentimientos, conllevan a considerar retribuciones adicionales en un contexto "creencial" psicologizante, que conduce a plantear un nuevo tipo de juego; las retribuciones en &eacute;ste dependen de forma end&oacute;gena de la elecci&oacute;n de estrategias y de la presencia de la <i>&Phi;.</i> Es claro que esto indica que el conocimiento con el que cuentan los jugadores acerca de los otros jugadores es limitado.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la b&uacute;squeda de la enunciaci&oacute;n del equilibrio de Nash, se plantea que cada jugador se forma &#926; acerca de c&oacute;mo es que los otros jugadores definen, con base en una plausible conducta manifiesta, el seguimiento y participaci&oacute;n a trav&eacute;s de la elecci&oacute;n de sus estrategias, el juego "creencial" y, en concreto, c&oacute;mo creen que es la relaci&oacute;n de utilidad de los otros jugadores. Para adentrarse en este comportamiento se recurre a la ya establecida idea de estados epist&eacute;micos y para el juego se recurre a la propia construcci&oacute;n y ampliaci&oacute;n de la definci&oacute;n de dichos EE.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La formaci&oacute;n de los EE comprende la explicitaci&oacute;n de dos circunstancias: para la primera, es necesario la identificaci&oacute;n de <i>J</i>&#926; y <i><i>L</i>&#926;,</i> elementos que se asocian con <i>&#926;<sub>R</sub>,</i> en donde es necesario establecer la existencia de una estructura jer&aacute;rquica de la <i>L&#926;</i>, la cual no debe ser contradictoria ni para el jugador i&#150;&eacute;simo ni para los EE de los otros jugadores. Para la segunda, se requiere enunciar que sea de conocimiento <i>(K)</i> com&uacute;n que los otros jugadores cuentan con creencias justificadas y l&oacute;gicamente coherentes sobre sus estrategias aunque tengan un conocimiento limitado sobre cu&aacute;les son &eacute;stas. As&iacute;, tanto para el jugador i&#150;&eacute;simo como para los otros participantes del juego, es decir, &forall; <em>i&#8712;N</em>, <i>K<sub>i</sub></i> <i>(EE<sub>i</sub></i><i>), K<sub>&#150;i</sub></i> <i>(EE<sub>&#150;i</sub>)</i> y <i>K<sub>i</sub>(EE<sub>&#150;i</sub>), K<sub>i </sub>(EE<sub>i</sub>)</i> y que los EE de todos los jugadores sean <i>L&#926;</i>, al menos en sus <i>E&#926;</i>. Se reconoce la posibilidad de que en <i>E&#926;</i> existan contradicciones que mantiene el <i>homo</i> "creencial" y que se asemejan al comportamiento contradictorio de los individuos que viven en el mundo real; por supuesto que los jugadores no son conscientes de dichas contradicciones.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, la edificaci&oacute;n del grado de orden jer&aacute;rquico en las &#926;, corresponde al hecho de que el primer orden de &#926;  es una medida de probabilidad de las retribuciones de los otros jugadores, donde el i&#150;&eacute;simo jugador se forma una &#926; sobre c&oacute;mo es que considera que los otros jugadores observan el estado del mundo a trav&eacute;s de sus creencias, deseos e intenciones, lo cual permite indicar la manifestaci&oacute;n de las &#926; del<em> i</em>&#150;&eacute;simo jugador con base en la intervenci&oacute;n de la naturaleza respecto del resto de los otro jugadores <i>&#926; <sup>i</sup><sub>1</sub></i>= <i>Br (&prod;<sub>j&ne;i</sub>C<sub>j</sub></i>) = <i>Br<sub>j</sub> (C<sub>&#150;i</sub></i>), donde &#926; <sup>i</sup><sub>1</sub> y <i>C<sub>&#150;i</sub></i> son espacios m&eacute;tricos separables.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, los jugadores manifiestan &#926; acerca de &#926; , condici&oacute;n que entra&ntilde;a tomar en cuenta la existencia de un segundo orden de &#926; , donde &#926;  <i><sup>i</sup><sub>2</sub> =</i> Br(C<sub>&#150;i</sub> x &#926; <sup>i</sup><sub>1</sub><i>), </i>a partir del primer y segundo orden de &#926;  es menester enunciar la existencia de un mayor grado de orden de las &#926;<i>,</i> en particular que este orden jer&aacute;rquico se cumpla para <i>g &ge;</i> 1, esto es, que &#926;<sup>i</sup><sub>g+1</sub> = <i>Br(C</i><sub>&#150;i</sub> x&#926; <sup>i</sup><sub>1</sub> x ...x &#926;<sup>&#150;i</sup><sub>g</sub>), con <i>&#926;<sub>i</sub></i>=<i>&prod;</i> <sup>&infin;</sup><sub>g=1</sub>&#926;<sup>i</sup><sub>g</sub>, y necesariamente que &#926;<sup>i</sup><sub>g+1</sub> = <i>&prod;<sub>j&ne; i </sub></i>&#926;<sub>g+1</sub> donde &#926; <sub>g+1</sub>= <i>&prod;</i><i><sub>i&#8712;N</sub> &#926;</i><sub>g</sub>.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sin embargo, este tipo de conjunto conlleva la existencia de coherencia l&oacute;gica de las creencias <i>(<i>L</i>&#926;</i>) pero no permite cerrar la brecha para la existencia sin dificultades en cuanto a la determinaci&oacute;n de creencias justificadas (J&#926;), pues se argumenta que existen&#926; fundamentales que cumplen con <i><i>J</i>&#926;</i> y son la base de todo proceso cognoscitivo en la ampliaci&oacute;n del <i>K</i> y de las&#926; del <i>homo</i> "creencial".</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, como forma de dar cabida a la interpretaci&oacute;n sobre <i>L&#926;</i> en cuanto a la existencia de <i><i>J</i>&#926;</i> es necesario que la probabilidad de un evento evaluado en el orden <i>g</i> de &#926;  y la del evaluado en el orden <i>g</i> + 1 de &#926;  coincidan, lo cual se identifica con la <i>L&#926;</i> y existencia de &#926;  fundamentales. Para ello, se hace uso de la marginal de una medida de probabilidad<sup><a href="#nota">14</a></sup> <i>P</i> cuya definici&oacute;n, sobre el producto de un espacio <i>VxW</i> y los eventos <i>A</i> en <i>V </i>y <i>B</i> en W, es marg<sub>V </sub>(A) = <i>P(AxW)</i> y marg<sub>W</sub> (B) = <i>P(BxV).</i> Con ello es posible establecer la siguiente definici&oacute;n aplicada al caso de las &#926; para cualquier evento <i>A</i> en <i>V</i> y <i>B</i> en <i>W.</i> Por ende, se establece la siguiente definici&oacute;n: dada &#926;<sub>i</sub> = (&#926;<sup>i</sup><sub>1</sub>, &#926;<sup>i</sup><sub>2</sub>,...)<i>&#8712;</i><i> &prod;</i> <sup>&infin;</sup><sub>g=1 </sub><i>&#926;<sup>i</sup></i><sub>g</sub> = &#926;<sub>i</sub> &eacute;sta es <i>L&#926;</i> y &#926; fundamental si para cada <i>g &ge;</i> 1 la marg (&#926;<sup>i</sup><sub>g</sub>+<sub>1</sub>,<i>&#926;<sup>&#150;i</sup></i><sub>g</sub>) = <i>&#926;<sup>i</sup></i><sub>g</sub>. Con esto se consigue establecer un mecanismo de mediaci&oacute;n para la justificaci&oacute;n de las creencias, es decir, un piso que sustente las creencias fundamentales al menos en t&eacute;rminos de nuestra definici&oacute;n de creencia racional.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La segunda categor&iacute;a que se mencion&oacute; como necesaria para la edificaci&oacute;n de los EE es la proferencia de un mecanismo de elecci&oacute;n que permita el mantenimiento de <i>L&#926;</i> en por lo menos las <i>E&#926;</i> y la noci&oacute;n de existencia de <i>K</i> com&uacute;n, lo que es atribuible a &real;&#150;estricta.</font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por lo anterior, se establece que los jugadores no consideran la existencia consciente de &#926;  contradictorias en al menos sus <i>E</i>&#926; y todos los jugadores creen saber (&#926;&Psi;) que todos los jugadores &#926;&Psi; que todos eligen bajo <i>&#926;<sub>R</sub>.</i> En este sentido, para el jugador i&#150;&eacute;simo la marginal se corresponde con un conjunto de <i>L&#926;</i> y la existencia de &#926;  fundamentales en los <i>E&#926;</i> &sub; <i>EE</i> del j_&eacute;simo agente que el agente <i>i</i> considera posibles. As&iacute;, es plausible enunciar un conjunto de <i>L&#926;</i> y J&#926; creencias colectivas (&#926; Col) para <i>j </i>&#8712;<i> N</i> y <i>g &ge;</i> 1, <i>T<sup>J</sup></i><sub>g</sub><i>=&prod;<sub>h=1</sub><sup>k</sup>=<sub>1</sub>&#926;<sup>J</sup><sub>h</sub>,</i> con <i>&alpha;=</i> 0,1,..., tal que <i>Y<sup>J</sup></i><sub>g</sub><i> (&alpha;) = &#926;</i> '<sub>i</sub> (<i>&alpha;</i>)<i>&rarr;</i>&#926; <i><sup>j</sup></i><sub>g</sub> y <i>Y<sup>&#150;i</sup></i><sub>g</sub> (<i>&alpha;</i>) =<i>&prod;<sub>j&ne; i</sub>Y<sup>j</sup></i><sub>g</sub><i> (&alpha;)</i>&sub;<i>&prod;<sub>h=1</sub><sup>k</sup> </i>&#926;<sup>&#150;i</sup><sub>h</sub>; en consecuencia de &#926;  l&oacute;gicamente coherentes y la existencia de &#926;  fundamentales, se corresponde con:</font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e15.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">as&iacute; &#926; Col &forall; <i>i&#8712;N</i> se define como &#926; Col<i><sub>i</sub></i> = &cap;<i></i><sub>&alpha;&gt;0</sub> &#926;' (<i>&alpha;</i>).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Esto da como resultado que en el equilibrio los jugadores cuenten con <i>L&#926;</i>, <i>J</i>&#926; y existan &#926; fundamentales tanto individuales como colectivas como parte de su conocimiento del mundo o EE y que al participar del juego ofrezcan su mejor respuesta "creencial" ante la mejor respuesta "creencial" de los otros jugadores, esto es, que &#926; Col =<i> &prod;</i><i><sub>i&#8712;N </sub></i>&#926; Col<sub>i</sub>, con &#926; = &#926;<sub>1</sub>,..., &#926;<i><sub>n</sub></i> creencias para cada <i>i</i> &#8712;N. Parte significativa para la enunciaci&oacute;n del equilibrio tiene que ver con la circunstancia de que la percepci&oacute;n y, por ende, la visi&oacute;n subjetiva de cada jugador respecto del juego sea consistente, aunque no igual, con la percepci&oacute;n que los otros jugadores tienen del juego, es decir,<i> &beta;</i>(&#926;) = (<i>&beta;</i><sub>1</sub>(&#926;), <i>&beta;</i><sub>2</sub>(&#926;),..., <i>&beta;<sub>n</sub>(&#926;)) </i>&#8712; &#926; Col y con ello, sea parte de la <i>L</i>&#926; y <i>J</i>&#926;.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Es as&iacute; como resulta plausible la proferencia de la existencia de un equilibrio de Nash para un juego "creencial" a trav&eacute;s de una dupla de creencia y estrategia mixta con incertidumbre &oacute;ptimas: &#91;&#926;*, (s*<i>|&Phi;</i>)<sub>K</sub>&#93;&#8712; &#926;Col x (<i>S</i>|<i>&Phi;</i>)<sub>K</sub> : &#926;*(<i>&beta;</i>(&#926;)) y &forall; i&#8712;N, (<i><i>s<sub>i</sub></i></i><i>|</i><i>&Phi;)<sub>K</sub></i>&#8712;<i>(<i>s<sub>i</sub></i>|&Phi;)<sub>K</sub></i> con ello</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3e16.jpg"></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, es posible enunciar el equilibrio de Nash para <i>L</i>&#926; y <i>J</i>&#926; que corresponden necesariamente a una noci&oacute;n de &#926; <sub>R</sub>. En este sentido, mientras sea posible ordenar las &#926; en por lo menos los <i>E&#926;</i>, aun manteniendo cierto grado de contradicciones en los EE sobre las que el <i>homo</i> "creencial" no tenga consciencia, ser&aacute; posible minimizar el riesgo de error.</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><strong>CONCLUSIONES</strong></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Una condici&oacute;n necesaria y suficiente para la enunciaci&oacute;n de las creencias racionales tiene que ver con que &eacute;stas cumplan dos supuestos b&aacute;sicos: por un lado, tienen que ser creencias justificadas y, por el otro, &eacute;stas tienen que ser l&oacute;gicamente coherentes en por lo menos los estados de creencia que son un subconjunto de los EE, que reflejan el estado del conocimiento en el mundo en el cual se desempe&ntilde;an los jugadores al interior de un juego basado en creencias. Parte significativa para el logro de esto reside en la formulaci&oacute;n de un individuo que atiende a los preceptos sobre representaci&oacute;n mental y procesamiento de la informaci&oacute;n de cualquier sujeto cognitivo y que elige de una manera diferente a como elige el tradicional hombre racional, esto es, a trav&eacute;s de creencias racionales que al ser verdaderas representan conocimiento.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Tal <i>homo</i> "creencial" se concibe como un individuo que elige por medio de creencias racionales, pero que es concebible que lo haga con cierto grado de incertidumbre y, en particular, con incertidumbre en la elecci&oacute;n de sus estrategias y en la evaluaci&oacute;n que hace de las estrategias de los dem&aacute;s, en este caso de los otros jugadores. Tal condici&oacute;n de incertidumbre sobre el grado de conocimiento de las estrategias le conduce a plantearse sobre tres condiciones de incertidumbre: la primera, con ausencia total de ella; la segunda, con existencia parcial de incertidumbre, y la tercera, con una existencia total de &eacute;sta, es decir, con una falta de certeza total. <i>Asimismo es posible que el individuo que elige con creencias pueda actuar de manera irracional y llegar al resultado a trav&eacute;s de una especulaci&oacute;n. El logro del objetivo, as&iacute;, s&oacute;lo corresponde a una coincidencia, puesto que no hay garant&iacute;a de que lo que se hizo tenga alguna relaci&oacute;n causal con el objetivo perseguido. Sin embargo, la irracionalidad es una caracter&iacute;stica sustancial del individuo "creencial" que, por supuesto, no tiene el individuo racional.</i></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Asimismo, la existencia de dicha incertidumbre conduce a tres estados de creencia: en el primero, las creencias se equiparan con el conocimiento; en el segundo, existe un conocimiento parcial sobre la situaci&oacute;n, y en el tercero, las creencias corresponden al nivel m&iacute;nimo de ellas, es decir, la especulaci&oacute;n. Empero, estos tres estados representan las situaciones en las que los jugadores se enfrentan al mundo o al estado del conocimiento imperante o al del desconocimiento, en su caso.</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, los jugadores, actuando con base en sus creencias y ante la existencia de incertidumbre en alguno de los atributos de su conjunto de informaci&oacute;n, se conducen de modo que presenten su mejor respuesta ante la mejor respuesta de los otros jugadores. De igual manera, esta situaci&oacute;n llev&oacute; a la enunciaci&oacute;n de la existencia del equilibrio de Nash en estrategias mixtas, dada la incertidumbre interna, en apego a la adaptaci&oacute;n de la regla de Jeffrey y, por ende, para un estado de creencias colectivas donde se hace relevante la percepci&oacute;n que todos y cada uno de los jugadores tienen del juego en tanto sus retribuciones, estrategias y creencias. </font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>REFERENCIAS BIBLIOGR&Aacute;FICAS</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Binmore, Ken (1996), <i>Teor&iacute;a de juegos,</i> Madrid, Mc Graw Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932356&pid=S0188-3380201200020000300001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Freund, John, y Walpole, Ronald (1990), <i>Estad&iacute;stica matem&aacute;tica: con aplicaciones,</i> M&eacute;xico, Prentice Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932358&pid=S0188-3380201200020000300002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Gibbons, Robert (1992), <i>Un primer curso de teor&iacute;a de juegos,</i> Barcelona, Antoni Bosch.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932360&pid=S0188-3380201200020000300003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Jeffrey, Richard (1968), "Probable Knowledge", en Lakatos, Imre (ed.), <i>The problem of Inductive Logic,</i> Amsterdam, North&#150;Holland.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932362&pid=S0188-3380201200020000300004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kahneman, Daniel y Tversky, Amos (2001a), "Variants of uncertainty", en Kahneman, D., Slovic, P., y Tversky, A., <i>Judgment under uncertainity: Heuristics and biases,</i> USA, Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932364&pid=S0188-3380201200020000300005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;(2001b), "On the psychology of prediction", en Kahneman, D., Slovic, P., y Tversky, A., <i>Judgment under uncertainity: Heuristics and biases,</i> USA, Cambridge University Press.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932366&pid=S0188-3380201200020000300006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Moster&iacute;n, Jes&uacute;s (1978), <i>Acci&oacute;n racional,</i> Madrid, Alianza.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932368&pid=S0188-3380201200020000300007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Nilson, Nils (2004), <i>Inteligencia artificial: una nueva s&iacute;ntesis,</i> Bogot&aacute;, Mc Graw Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932370&pid=S0188-3380201200020000300008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2"> Pereda, Carlos (2000), "Heur&iacute;stica y argumentaci&oacute;n", en Velasco, Ambrosio, <i>El concepto de heur&iacute;stica en las ciencias y las humanidades,</i> M&eacute;xico, Siglo XXI/UNAM.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932372&pid=S0188-3380201200020000300009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Popper, Karl (1994), <i>Conjeturas y refutaciones,</i> Barcelona, Paid&oacute;s.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932374&pid=S0188-3380201200020000300010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>     <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Rich, Elaine (1988), <i>Artificial Intelligence,</i> Singapore, Mc Graw Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932376&pid=S0188-3380201200020000300011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;&#150;, y Knight, Kevin (1994), <i>Artificial Intelligence,</i> USA, Mc Graw Hill.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932378&pid=S0188-3380201200020000300012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Russell, Stuart, y Norvig, Peter (1994), <i>Artificial Intelligence a modern approach,</i> USA, Prentice Hall.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932380&pid=S0188-3380201200020000300013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">S&aacute;nchez, Francisco (1993), <i>Introducci&oacute;n a la matem&aacute;tica de los juegos,</i> M&eacute;xico, Siglo XXI/Universidad de Guadalajara.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932382&pid=S0188-3380201200020000300014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sarangi, Sudipta (2000), <i>Exploring Payoffs and Beliefs in Game Theory,</i> USA, University of Virginia.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932384&pid=S0188-3380201200020000300015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Vega, Fernando (2000), <i>Econom&iacute;a y juegos,</i> Barcelona, Antoni Bosch.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932386&pid=S0188-3380201200020000300016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wagner, Carl (2003), <i>Probability Kinematics and Commutativy,</i> USA, University of Tennessee.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932388&pid=S0188-3380201200020000300017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Wang, Hongbin (1998), <i>Order Effects In Human Belief Revision,</i> USA, Ohio University.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2932390&pid=S0188-3380201200020000300018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><a name="notas"></a><b>Notas</b></font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">*Agradezco la lectura y las observaciones pertinentes de dos lectores an&oacute;nimos, as&iacute; como la revisi&oacute;n cuidadosa del texto por parte de la doctora Nohem&iacute; Brise&ntilde;o y la psic&oacute;loga Citlalli Atzimba Guzm&aacute;n. La versi&oacute;n final es s&oacute;lo responsabilidad del autor.</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>1</sup> Puesto que en este caso se tendr&iacute;a que argumentar sobre las propiedades de elecci&oacute;n y la existencia de funciones de utilidad, entre otras cosas.</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>2</sup> Al respecto, v&eacute;ase Wang (1998, p. 14).</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>3</sup> Como referencia al tema, v&eacute;ase Rich (1988, cap. 6).</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>4</sup> V&eacute;ase Kahneman y Tversky (2001b).</font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>5</sup>&nbsp;Para una referencia sobre su tratamiento en el documento, v&eacute;ase Rich (1988) y Rich y Knight (1994).</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>6</sup>&nbsp;Esta funci&oacute;n, por definici&oacute;n, satisface los siguientes axiomas, dados dos eventos (<i>A, B</i>), una proposici&oacute;n verdadera (<i>V</i>), una proposici&oacute;n falsa <i>(</i>F<i>)</i> y un conjunto de proposiciones (<i>T</i>):</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a)&nbsp;P(A) &gt; 0, A </i>&#8712;<i> T</i></font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b)&nbsp;P(V) = 1, V </i>&#8712;<i> T</i></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>c)&nbsp;</i>Si <i>A</i> &cap; <i>B = F</i> entonces <i>P(A) + P(B) = P(A</i> &cup; <i>B), A, B, F </i>&#8712;<i> T</i></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>7</sup>&nbsp;V&eacute;ase Jeffrey (1968) y Wagner (2003).</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>8</sup>&nbsp;La probabilidad cinem&aacute;tica corresponde a (&Theta;, <i>A, &weierp;)</i> un espacio de probabilidad, con <i>&Gamma;= {&Gamma;<sub>i</sub>}</i> una familia contable de pares de eventos disjuntos y <i>&weierp;</i>(<i>&Gamma;<sub>i</sub></i>) &gt; 0 para todo <i>i. A</i> es una medida de probabilidad <i>q</i> que corresponde con <i>&weierp;</i> como una probabilidad cinem&aacute;tica sobre &sum; si existe una secuencia (<i>&lambda;<sub>i</sub></i>) de n&uacute;meros reales positivos que sumen 1, tal que</font></p>         <p align="center"><font face="verdana" size="2"><img src="/img/revistas/etp/n37/a3n1.jpg"></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>9</sup> La palabra "heur&iacute;stica" se deriva del verbo griego <i>heuriskein,</i> cuyo significado es "encontrar".</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>10</sup>&nbsp;Esta parte de la secci&oacute;n se elabor&oacute; con base en Nilson (2004, pp. 155&#150;158).</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>11</sup>&nbsp;Esto es, abrir el abanico de alternativas.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>12</sup>&nbsp;Para una visi&oacute;n de la construcci&oacute;n de este juego, v&eacute;ase Sarangi (2000), Gibbons (1992), Vega (2000), Binmore (1996) y S&aacute;nchez (1993).</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>13</sup>&nbsp;Para cualquier conjunto <i>X</i> se emplea <i>Br(X)</i> para denotar el conjunto de Borel. Para definir un conjunto de Borel es necesario considerar lo siguiente:</font></p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Un &aacute;lgebra de conjuntos es una colecci&oacute;n <i>S</i> de subconjuntos dados de <i>&#352; </i> tal que:</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>a)&nbsp;&#352; </i>&#8712;<i> S</i></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>b)&nbsp;</i>si <i>X</i>&#8712;<i>S</i> y <i>Y</i>&#8712;<i>S</i> entonces X&cup;Y&#8712;S</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">c)&nbsp;si <i>X</i>&#8712;<i>S</i> entonces <i>&#352;&#150; X</i>&#8712;<i>S</i></font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">N&oacute;tese que <i>S</i> tambi&eacute;n es cerrada bajo la intersecci&oacute;n.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">As&iacute;, una &sigma;&#150;&aacute;lgebra est&aacute; cerrada bajo las uniones contables (y las intersecciones) si</font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>d)&nbsp;</i>X<sub>n</sub>&#8712; <i>S</i> para todo n, entonces &cup;&infin;<sub>n =0</sub> <i>X<sub>n</sub></i>&#8712;<i>S</i></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para cualquier colecci&oacute;n &Theta; de subconjuntos de<i> &#352; </i>existe la m&aacute;s peque&ntilde;a &aacute;lgebra (&sigma;&#150;&aacute;lgebra) de <i>S</i> tal que S &sup; &Theta;; llamada la intersecci&oacute;n de todas las &aacute;lgebras (&sigma;&#150;&aacute;lgebras) de <i>S</i> de un subconjunto de<i> &#352; </i>para el cual &Theta; &sub; S.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Por ende, un conjunto de n&uacute;meros reales <i>B</i> es un conjunto de Borel si pertenece a la m&aacute;s peque&ntilde;a (&sigma;&#150;&aacute;lgebra) <i>&Gamma;<sub>i</sub>.</i> de conjuntos de n&uacute;meros reales que es contenida por todos los conjuntos abiertos.</font></p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><sup>14</sup> Para una revisi&oacute;n sobre distribuciones de probabilidad marginales y de densidad marginal, v&eacute;ase Freund y Walpole (1990, p. 120)</font>.</p>         ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify">&nbsp; </p>         <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Informaci&oacute;n sobre el autor:</b></font></p>     <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Oscar Rogelio Caloca Osorio.</b> Profesor&#150;investigador del Departamento de Econom&iacute;a de la Universidad Aut&oacute;noma Metropolitana&#150;Azcapotzalco. Licenciado en Econom&iacute;a por la UAM&#150;Azcapotzalco, realiz&oacute; en la misma instituci&oacute;n una maestr&iacute;a en Planeaci&oacute;n y Pol&iacute;ticas Metropolitanas, con la cual obtuvo la medalla al M&eacute;rito Universitario. Doctor en Urbanismo por la Facultad de Arquitectura de la UNAM con la tesis Condiciones de vida en los asentamientos irregulares: desarrollo humano y habitabilidad de la vivienda en la delegaci&oacute;n Milpa Alta. Ha sido profesor de la Escuela Nacional de Estudios Profesionales Acatl&aacute;n de la UNAM (1997&#150;2002) y en la UAM&#150;Azcapotzalco (1997&#150;2004 y 2011 a la fecha). Asesor&#150;investigador en modelos econ&oacute;micos y matem&aacute;ticos para el Centro de la Vivienda y Estudios Urbanos, AC (2007&#150;2012). Su publicaci&oacute;n m&aacute;s reciente (en coautor&iacute;a con Cristian Leriche) es "La mutabilidad asint&oacute;tica de la certeza y la l&oacute;gica trivalente. Aplicaci&oacute;n a asentamientos irregulares de Milpa Alta", en el n&uacute;mero 63 de An&aacute;lisis Econ&oacute;mico, revista de la UAM&#150;Azcapotzalco.</font></p>      ]]></body><back>
<ref-list>
<ref id="B1">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Binmore]]></surname>
<given-names><![CDATA[Ken]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Teoría de juegos]]></source>
<year>1996</year>
<publisher-loc><![CDATA[Madrid ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Mc Graw Hill]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B2">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Freund]]></surname>
<given-names><![CDATA[John]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Walpole]]></surname>
<given-names><![CDATA[Ronald]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Estadística matemática: con aplicaciones]]></source>
<year>1990</year>
<publisher-loc><![CDATA[México ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Prentice Hall]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B3">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Gibbons]]></surname>
<given-names><![CDATA[Robert]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Un primer curso de teoría de juegos]]></source>
<year>1992</year>
<publisher-loc><![CDATA[Barcelona ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Antoni Bosch]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B4">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Jeffrey]]></surname>
<given-names><![CDATA[Richard]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Probable Knowledge]]></article-title>
<person-group person-group-type="editor">
<name>
<surname><![CDATA[Lakatos]]></surname>
<given-names><![CDATA[Imre]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[The problem of Inductive Logic]]></source>
<year>1968</year>
<publisher-loc><![CDATA[Amsterdam ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[North-Holland]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B5">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Kahneman]]></surname>
<given-names><![CDATA[Daniel]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tversky]]></surname>
<given-names><![CDATA[Amos]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[Variants of uncertainty]]></article-title>
<person-group person-group-type="editor">
<name>
<surname><![CDATA[Kahneman]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Slovic]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tversky]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Judgment under uncertainity: Heuristics and biases]]></source>
<year>2001</year>
<publisher-name><![CDATA[Cambridge University Press]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B6">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Kahneman]]></surname>
<given-names><![CDATA[Daniel]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="en"><![CDATA[On the psychology of prediction]]></article-title>
<person-group person-group-type="editor">
<name>
<surname><![CDATA[Kahneman]]></surname>
<given-names><![CDATA[D]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Slovic]]></surname>
<given-names><![CDATA[P]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Tversky]]></surname>
<given-names><![CDATA[A]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Judgment under uncertainity: Heuristics and biases]]></source>
<year>2001</year>
<publisher-name><![CDATA[Cambridge University Press]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B7">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Mosterín]]></surname>
<given-names><![CDATA[Jesús]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Acción racional]]></source>
<year>1978</year>
<publisher-loc><![CDATA[Madrid ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Alianza]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B8">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Nilson]]></surname>
<given-names><![CDATA[Nils]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Inteligencia artificial: una nueva síntesis]]></source>
<year>2004</year>
<publisher-loc><![CDATA[Bogotá ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Mc Graw Hill]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B9">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Pereda]]></surname>
<given-names><![CDATA[Carlos]]></given-names>
</name>
</person-group>
<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Heurística y argumentación]]></article-title>
<person-group person-group-type="editor">
<name>
<surname><![CDATA[Velasco]]></surname>
<given-names><![CDATA[Ambrosio]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[concepto de heurística en las ciencias y las humanidades]]></source>
<year>2000</year>
<publisher-loc><![CDATA[México ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Siglo XXIUNAM]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B10">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Popper]]></surname>
<given-names><![CDATA[Karl]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Conjeturas y refutaciones]]></source>
<year>1994</year>
<publisher-loc><![CDATA[Barcelona ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Paidós]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B11">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rich]]></surname>
<given-names><![CDATA[Elaine]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Artificial Intelligence]]></source>
<year>1988</year>
<publisher-loc><![CDATA[Singapore ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Mc Graw Hill]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B12">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Rich]]></surname>
<given-names><![CDATA[Elaine]]></given-names>
</name>
</person-group>
<person-group person-group-type="editor">
<name>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Knight]]></surname>
<given-names><![CDATA[Kevin]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Artificial Intelligence]]></source>
<year>1994</year>
<publisher-name><![CDATA[Mc Graw Hill]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B13">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Russell]]></surname>
<given-names><![CDATA[Stuart]]></given-names>
</name>
<name>
<surname><![CDATA[Norvig]]></surname>
<given-names><![CDATA[Peter]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Artificial Intelligence a modern approach]]></source>
<year>1994</year>
<publisher-name><![CDATA[Prentice Hall]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B14">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Sánchez]]></surname>
<given-names><![CDATA[Francisco]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Introducción a la matemática de los juegos]]></source>
<year>1993</year>
<publisher-loc><![CDATA[México ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Siglo XXIUniversidad de Guadalajara]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B15">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Sarangi]]></surname>
<given-names><![CDATA[Sudipta]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Exploring Payoffs and Beliefs in Game Theory]]></source>
<year>2000</year>
<publisher-name><![CDATA[University of Virginia]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B16">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Vega]]></surname>
<given-names><![CDATA[Fernando]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Economía y juegos]]></source>
<year>2000</year>
<publisher-loc><![CDATA[Barcelona ]]></publisher-loc>
<publisher-name><![CDATA[Antoni Bosch]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B17">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wagner]]></surname>
<given-names><![CDATA[Carl]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Probability Kinematics and Commutativy]]></source>
<year>2003</year>
<publisher-name><![CDATA[University of Tennessee]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
<ref id="B18">
<nlm-citation citation-type="book">
<person-group person-group-type="author">
<name>
<surname><![CDATA[Wang]]></surname>
<given-names><![CDATA[Hongbin]]></given-names>
</name>
</person-group>
<source><![CDATA[Order Effects In Human Belief Revision]]></source>
<year>1998</year>
<publisher-name><![CDATA[Ohio University]]></publisher-name>
</nlm-citation>
</ref>
</ref-list>
</back>
</article>
