Árbol de Decisiones

Técnica de Análisis
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Análisis de el Árbol de Decisiones

Un análisis de árbol de decisiones es un modelo similar a un árbol que actúa como una herramienta de apoyo a la decisión, mostrando visualmente las decisiones y sus posibles resultados, consecuencias y costos. A partir de ahí, las «ramas» se pueden evaluar y comparar fácilmente para seleccionar los mejores cursos de acción.

El análisis del árbol de decisiones es útil para resolver problemas, revelar oportunidades potenciales y tomar decisiones complejas relacionadas con la gestión de costes, la gestión de operaciones, las estrategias organizativas, la selección de proyectos y los métodos de producción.

Los árboles de decisión se componen de nodos y ramas: los nodos representan una prueba de un atributo y las ramas representan posibles resultados alternativos.

Cinco pasos del análisis del árbol de decisión

Dibujar un diagrama de árbol de decisión comienza de izquierda a derecha y consta de nodos de «ráfaga» que se dividen en diferentes caminos. Los nodos se clasifican como nodos raíz, que compilan la muestra completa y luego se dividen en varios conjuntos.

Los nodos de decisión, normalmente representados por cuadrados, son subnodos que divergen en más posibilidades; y el nodo Terminal, normalmente representado por triángulos, es el nodo final que muestra el resultado final que no puede clasificarse más.

Las ramas, o líneas, representan las diversas alternativas disponibles, y los subnodos se pueden eliminar mediante la poda. Los árboles de decisión se pueden dibujar a mano o crear con el uso de un software de árboles de decisión.

Los pasos en el análisis del árbol de decisión consisten en:

  1. Definir el área del problema para el cual es necesaria la toma de decisiones.
  2. Dibuje un árbol de decisiones con todas las soluciones posibles y sus consecuencias.
  3. Introduzca las variables relevantes con sus respectivos valores de probabilidad.
  4. Determine y asigne costos para cada resultado posible.
  5. Calcule el valor monetario esperado para cada nodo de probabilidad para determinar qué solución se espera que proporcione el mayor valor. Los círculos representan nodos de probabilidad en un diagrama de árbol.
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