Este documento presenta un enfoque para el estudio de resultados probabilísticos en experimentos con múltiples resultados posibles. Se presenta un enfoque para obtener elipsoides de confianza para el vector de probabilidades, que representa la probabilidad de resultados específicos, tanto para análisis discriminante discreto como continuo. Se investiga la obtención de reglas de asignación óptimas para reducir los costos de asignación. En el contexto del análisis discriminante discreto, el enfoque se centra en asignar elementos a grupos específicos de manera óptima. Mientras que en el caso continuo, el enfoque implica determinar las regiones donde cada acción es la elección óptima. La efectividad del enfoque propuesto se examina con dos aplicaciones numéricas. Una de ellas utiliza datos reales, mientras que la otra utiliza datos simulados.