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MÉTODO CUANTITATIVO ÁRBOL DE DECISIONES

Mapa de posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas.

FUNCIÓN:

Permite a un individuo u organización comparar posibles acciones entre sí según costos, probabilidades y beneficios.

USOS:

*Dirigir intercambio de ideas.

*Trazar un algoritmo que anticipe matemáticamente la mejor opción.

*Crear modelos predictivos automatizados.

*Se pueden emplear para el aprendizaje automático(Minería de datos y estadísticas) conocido como ´´Aprendizaje basado en árboles de decisión´´.

ESTRUCTURA:

Comienza con un único nodo y luego se ramifica en resultados posibles, cada uno de los resultados crea nodos adicionales que ramifican en otras posibilidades esta forma es similar a un árbol.

TIPOS DE NODOS:

*Nodos de probabilidad

*Nodos de decisión

*Nodos terminales

Representación de cada nodo:

PASOS PARA REALIZARLO:

VENTAJAS:

DESVENTAJAS:

*Nodo de decisión: Cuadrado

*Nodo de probabilidad: Circulo

Nodo terminal: Triangulo

SÍMBOLOS:

*Nodos de decisión, probabilidad y terminal.

*Ramificaciones alternativas.

*Alternativa rechazada.

1. Coloca la decisión principal en un cuadro.

2.Agrega nodos de decisión o probabilidad y unelos al paso anterior con una línea.

3. Expándelo hasta que no haya más decisiones que tomar o resultados probables que considerar.

1.Fáciles de entender.

2.útiles con o sin datos fehacientes.

3.Se puede agregar nuevas opciones a árboles existentes.

4.Valor al seleccionar la mejor de numerosas opciones.

5.Se combina fácilmente con otras herramientas de toma de decisiones.

1.Se pueden volver excesivamente complejos.

2.Dificultad para elegir un árbol óptimo.

3.Requieren de un gran número de datos de los que muchas veces no disponemos.

4.Presenta inconvenientes cuando la cantidad de alternativas es grande o cuando las decisiones no son racionales.

5.Al no tener el objetivo claro, es difícil organizar las ideas.

6.Solo es recomendable cuando el número de acciones es pequeño.