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运用treeplan宏建立决策树求解风险型决策问题

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运用"treeplan"宏建立决策树求解风险型决策问题
实验内容:
某公司有50000元多余资金,如用于某项开发事业估计成功率为96%,成功时一
年可获利12%,但一旦失败,有丧失全部资金的危险.如把资金存放到银行中,则可稳得年利6%.
为获得更多情报,该公司求助于咨询服务,咨询费用为500元,但咨询意见只是提供参考,帮助
下决心.据过去咨询公司类似200例咨询意见实施结果,情况见表4.1.试用决策树方法分析:
(1).该公司是否值得求助于咨询服务;
(2).该公司多余资金应如何合理使用?
表4.1 已有的200例咨询意见的实施结果

[实验步骤]:(一).先验分析(二).预验分析(三).后验分析
首先请单击下载treeplan宏,然后单击"文件"→"打开"加载treeplan宏.
第一步 先验分析
1. 依次点击:"工具"→"Decision tree"后出现如下对话框:

图4.1 新建决策树
单击"New Tree"选项后,得到如下界面:
图4.2 初始决策树
按图输入相应的数据之后,得到图4.3

图4.3 录入数据
选定单元格"G 5", 依次点击"工具" →" Decision tree" 后出现如下对话框:

图4.4 增加事件节点
选择"change to event node"," Branch"选择" two(2 个分支),点击 OK,得到图4.5:
图4.5 增加事件节点后的决策树
输入相应数据后的图4.6.

图4.6 录入数据
第二步 预验分析（决定是否借助情报咨询）
仿照先验分析的制作方法得到如图4.7的决策树.
图4.7 预验分析决策树
第三步 后验分析(贝叶斯分析)
仿照先验分析的制作方法得到如图4.8的决策树.
图4.8 后验分析决策树

合集下载

风险型决策计算题

风险型决策计算题

详细描述
在市场策略决策中，企业需要分析市场环境，了解消费者需求和行为特征，评估竞争对 手的优劣势，制定有效的市场策略和推广方案。常用的市场策略决策方法包括SWOT分
析、PEST分析等。
04 风险型决策的挑战与解决方案
CHAPTER
数据不足或数据质量差
总结词
详细描述
数据是决策的基础，如果数据不足或质量差， 将直接影响决策的准确性。
优化资源配置
在资源有限的情况下，风险型决策可以帮助决策 者合理分配资源，实现资源的最优配置。
风险型决策的适用场景
金融投资ห้องสมุดไป่ตู้
在金融投资领域，风险型决策常被用 于股票、基金、债券等投资工具的选 择。
企业经营
在企业经营过程中，风险型决策常被 用于市场预测、产品定价、生产计划 等环节。
项目管理
在项目管理中，风险型决策常被用于 项目进度、成本和质量的管理和控制。
03 风险型决策的案例分析
CHAPTER
投资决策案例
总结词
投资决策是风险型决策的重要应用场景 ，需要考虑投资回报、风险控制和投资 组合优化等因素。
VS
详细描述
在投资决策中，投资者需要评估不同投资 项目的潜在回报和风险，并选择最优的投 资组合以实现收益最大化。常用的投资决 策方法包括期望值法和风险价值法等。
在风险型决策中，数据的重要性尤为突出。 如果缺乏足够的数据或者数据质量不可靠， 决策者将难以做出准确的判断。这种情况下， 可以采用数据挖掘、统计分析等方法来处理 现有数据，尽可能地提取有价值的信息。
风险评估的准确性问题
总结词
风险评估是风险型决策的核心，准确性是关 键。
详细描述
风险评估的准确性直接关系到决策的质量。 为了提高风险评估的准确性，可以采用定性 和定量相结合的方法，对风险进行深入分析 。同时，应注重历史数据的积累和分析，以
10.5风险型决策：决策树

10.5风险型决策：决策树


需求2000件（0.45） 200
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1200 800
需求3000件（0.55） 800
需求2000件（0.45） 400
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1400 900
需求3000件（0.55） 900
需求2000件（0.45） 100
利用期望收益值准则运用决策树帮助该厂进行生产方案的决绘制决策树875改造设备生产状态点生产3000件生产2000件生产3000件生产2000件生产3000件生产2000件2001200需求2000件045需求3000件055800800需求2000件045需求3000件0554001400需求2000件045需求3000件055900900需求2000件045需求3000件0551001100需求2000件045需求3000件055700700需求2000件045需求3000件0551110800800750950950900700650700原有设备生产875成功070失败030汽车配件厂的决策树决策树应用实例依据计算结果和决策树图该厂应改造设备生产
需求3000件（0.55） 需求2000件（0.45）
1100 700
需求3000件（0.55） 700
决策树应用实例
解 依据计算结果和决策树图，该厂应改造设备生产。如果成功，就利用
改造后的设备进行生产，生产量定为3000件；如果失败，则仍利用原有设 备生产，生产量定为2000件。
小结
1. 决策树绘制 2. 决策树应用实例
决策树应用实例
解 绘制决策树
750 800 生产3000件 6
3
800
生产2000件 7
风险型决策方法决策树方法

风险型决策方法决策树方法


3
• 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 计算完毕后，开始对决策树进行剪枝， 在每个决策结点删去除了最高期望值以 外的其他所有分枝， 外的其他所有分枝，最后步步推进到第 一个决策结点， 一个决策结点，这时就找到了问题的最 佳方案 • 方案的舍弃叫做修枝，被舍弃的方案用 方案的舍弃叫做修枝， “≠”的记号来表示，最后的决策点留 ”的记号来表示， 下一条树枝，即为最优方案。 下一条树枝，即为最优方案。
1
状态节点 2 方案分枝
概率分枝 4 概率分枝 5
结果节点
结果节点
1 方案分枝 决策结点 3 概率分枝 状态节点 7 结果节点 概率分枝 6 结果节点
2
• 应用决策树来作决策的过程，是从右向 应用决策树来作决策的过程， 逐步后退进行分析。 左逐步后退进行分析。根据右端的损益 值和概率枝的概率，计算出期望值 期望值的大 值和概率枝的概率，计算出期望值的大 确定方案的期望结果， 小，确定方案的期望结果，然后根据不 同方案的期望结果作出选择。 同方案的期望结果作出选择。
补充： 补充： 风险型决策方法——决策树方法 风险型决策方法 决策树方法
• 风险决策问题的直观表示方法的图示法。因为图的形状 风险决策问题的直观表示方法的图示法。 像树，所以被称为决策树。 像树，所以被称为决策树。 • 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 决策树的结构如下图所示。图中的方块代表决策节点， 的结构如下图所示 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 从它引出的分枝叫方案分枝。每条分枝代表一个方案， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 分枝数就是可能的相当方案数。圆圈代表方案的节点， 从它引出的概率分枝，每条概率分枝上标明了自然状态 从它引出的概率分枝， 及其发生的概率。 及其发生的概率。概率分枝数反映了该方案面对的可能 的状态数。末端的三角形叫结果点， 的状态数。末端的三角形叫结果点，注有各方案在相应 状态下的结果值。 状态下的结果值。
风险决策方法：决策树法

风险决策方法：决策树法


天气好0.6 2200 出海
5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6 天气坏0.4
A
-1000 不出海 C
比较这两个期望值，显然出海收 益的数学期望值大。从而剪去不出海 决策枝，而选择出海作为最终决策， 其效益期望值为2200元。
小结：用决策树方法建立风险
决策问题的数学模型。
风险决策方法 ——之决策树法
主讲人：数学系 王玉梅
准则 ——采用的比较多的准则是 期望效益值准则，即根据每个方 案的数学期望值做出判断。
方法——利用树形图法表示决策过 程称为决策树法，它具有直观简便 的特点，下面将充分使用这种方法。
例 ：某渔船要对下个月是否出海打渔作 出决策。如果出海后是好天气，可获收 益5000元；若出海后天气变坏，将损失 2000元；若不出海，无论天气好坏都要 承担1000元损失费。根据预测下月好天 气的概率为0.6，天气变坏的概率为0.4，
应如何选择最佳方案？
决策树的画法
策略 分枝
B
状态 结点
概率分枝 益损值
A
决策 结点
C
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4
注意：决策树是从左向右画，在画 的过程中同时将各种已知数据标于相应 位置上。
决策树的画法
天气好0.6
出海 5000 -2000 -1000 -1000
B
Байду номын сангаас
天气坏0.4 天气好0.6
A
不出海
C
天气坏0.4