На головну

 ІНСТРУМЕНТИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ПРОЦЕС ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  МОДЕЛІ ДЛЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ТЕОРІЯ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ |  ПРИКЛАД 1 |  ПРИКЛАД 2 |  ПРИКЛАД 3 |  ПРИКЛАД 7 |  УЗАГАЛЬНЕННЯ |  ЩО ТАКЕ ПРОГНОЗУВАННЯ? |

ПРИКЛАД 5

  1.  III. Приклади фізіологічного будови тварин
  2.  Nbsp; Приклад 7.3 / Змінивши умови прикладу 7.1: відсотки нараховуються 3 рази в рік за ставкою 15% річних і платежі по ренті здійснюються 3 рази в рік.
  3.  UML. Концептуальний рівень. Діаграма класів і правила її побудови. Приклад.
  4.  VII. Тематика випускних кваліфікаційних робіт з дисципліни. (Орієнтовна тематика).
  5.  VII. Тематика випускних кваліфікаційних робіт з дисципліни. (Орієнтовна тематика).
  6.  А раз МЕНЕ БОГА поки з Руху самі вигнали, стали під управління Темряви, то і Буду вам знову Показувати на прикладах - як воно жити без МЕНЕ, без БОГА.
  7.  А тепер відгадайте, хто їй сподобався і хто за нею інтенсивно доглядав? Правильно! Саме він - єдиний алкоголік в клініці. І таких прикладів можна навести безліч.

Повертаючись до табл. 3.3, менеджер компанії може обчислити максимальне значення, яке він може платити та інформацію, т. Е. Очікувану цінність досконалої інформації, або EVPI. Процес складається з двох кроків. Перш за все обчислюється очікувана цінність і умовах визначеності. Потім, використовуючи цю інформацію, обчислюємо EVPІ. Процедура виглядає таким чином.

1. Найкращий результат для стану природи - «сприятливий ринок» - це значить вигідно «будувати великий завод» з виплатою $ 200000. Найкращий результат для стану природи - «несприятливий ринок» - це значить «нічого не будувати» з виплатою $ 0. Очікувана віддача в умовах визначеності дорівнює

($ 200000) х (.5) + ($ 0) х (.5) = $ 100 000.

Таким чином, якщо ми маємо досконалу інформацію, то будемо чекати (d середньому) $ 100000, якщо рішення буде повторено багато разів.

2. Максимальна ЕMV - очікувана віддача в грошовому вираженні дорівнює $ 40000, це очікуваний результат без досконалої інформації.

ЕVPІ = (Очікувана цінність і умовах визначеності) - (Max EMV) =

= ($ 100000) - ($ 40000) = $ 60000.

Таким чином, найбільша сума, яку компанії слід заплатити за досконалу інформацію, - це $ 60000. Висновок базується на припущенні, що ймовірність кожного стану природи - .50.

Метод прийняття рішень на основі дерева цілей.Рішення, які використовуються в таблицях рішень, можна також отримати і на дереві цілей. Нам слід проаналізувати деякі рішення, використовуючи дерева цілей. Маючи один набір рішень і один набір станів природи, зручніше використовувати таблицю рішень. Однак багато проблем включають послідовні рішення і стану природи. Якщо існують два або більше послідовних рішень і пізніше рішення базуються на кінець попередніх, підхід з використанням дерев більш прийнятний.

дерево цілей - Це графічне відображення процесу, яке визначає альтернативи рішення, стану природи і їх відповідні ймовірності віддачі для кожної комбінації альтернатив і станів природи.

Хоча ми можемо використовувати всі критерії рішень, які були обговорені вище, очікувана віддача в грошовому вираженні (ЕMV) - це найбільш використовуваний і зазвичай найбільш відповідний критерій для аналізу дерев цілей. Один з перших кроків у цьому аналізі - це намалювати дерево цілей і визначити грошову віддачу всіх результатів для конкретної проблеми. Аналіз проблеми з використанням дерева цілей включає в себе п'ять кроків.

1. Визначити проблему.

2. Структурувати або намалювати дерево цілей.

3. Призначити ймовірності до станів природи.

4. Оцінити віддачу для кожної можливої ??комбінації альтернатив і станів природи.

5. Вирішити проблему, обчислюючи очікувану віддачу в грошовому вираженні (EMV) для кожного вузла, стану природи. Це робиться шляхом руху назад, що означає: починаючи праворуч від дерева і працюючи назад по вузлах рішень дерева.



 ПРИКЛАД 4 |  ПРИКЛАД 6
© um.co.ua - учбові матеріали та реферати