O que é uma função de perda?

Uma função de perda é uma maneira de expressar os efeitos de um evento de maneira numérica. Essa fórmula e número resultante representam o custo para os envolvidos em comparação com outros eventos que poderiam ter ocorrido, por exemplo, tomando uma decisão diferente: usar madeira para fabricar uma porta cria uma perda em que a madeira não pode ser usada para fabricar uma tabela. A função de perda também pode representar os efeitos de uma estimativa imprecisa. É possível prever possíveis funções de perda com antecedência e usar essas informações para tomar uma decisão objetiva. Uma função de perda de Taguchi lida com os efeitos de uma variação de desempenho, por exemplo, uma máquina projetada para produzir um widget de um certo tamanho que não atenda a esta especificação. A função afirma que a perda que isso causa à empresa varia em proporção ao quadrado da proporção pela qual o desempenho realNCE varia da saída real.

A função de perda Taguchi é mais comumente demonstrada em forma gráfica. Dessa maneira, fica claro que uma pequena variação de desempenho causa uma perda relativamente pequena. À medida que a variação do desempenho aumenta, a perda aumenta em um ritmo muito mais rápido. Esse padrão é geralmente interpretado como demonstrando que, em qualquer estágio, alcançar uma redução na variação de desempenho deve levar a uma redução desproporcionalmente grande na perda. Por sua vez, isso incentiva as tentativas contínuas de refinar um processo de fabricação.

Uma função de perda pode existir como uma ferramenta puramente estatística. Nesse conteúdo, ele tenta medir a perda causada por uma estimativa imprecisa. A função tenta estabelecer a relação entre o grau de imprecisão e o grau de perda.

Outro uso das funções de perda é na estimativa de possíveis perdas causadas por uma variação em um partimedida cular. Por exemplo, usando uma função de perda, um proprietário de barraca de alimentos móveis pode levar em consideração os efeitos da variação de temperatura nas vendas de sorvete e sopa quente. Existem várias maneiras de tomar decisões usando essas previsões. Seria necessário escolher a opção que causar a menor perda nos respectivos cenários de pior caso: o proprietário da barraca pode concluir que o clima inesperadamente frio causaria mais danos às vendas de sorvetes do que o clima inesperadamente quente causaria vendas de sopa quente e, assim, decidirá que a sopa é a opção mais segura. Como alternativa, ele pode olhar para as respectivas funções de perda e decidir que as vendas de sorvetes têm menos probabilidade de variar em geral e que isso lhe permitirá mais segurança na compra de ações.