Bài tập cây quyết định quản trị học năm 2024

Uploaded by

Phuong Thai

0% found this document useful (0 votes)

548 views

18 pages

Original Title

Chương 3 Cây quyết định

Copyright

© © All Rights Reserved

Available Formats

PDF, TXT or read online from Scribd

Share this document

Did you find this document useful?

Is this content inappropriate?

Download as pdf or txt

0% found this document useful (0 votes)

548 views18 pages

Chương 3 Cây Quyết Định

Uploaded by

Phuong Thai

Download as pdf or txt

Jump to Page

You are on page 1of 18

Search inside document

Reward Your Curiosity

Everything you want to read.

Anytime. Anywhere. Any device.

No Commitment. Cancel anytime.

Nội dung Text: Chương 3: Cây quyết định

1. Chương 3 Cây quyết định 3-1
2. Nội dung 1 Hiểu cách sử dụng cây quyết định trong phân tích quyết định 2 ứng dụng thông tin dự báo trong cây quyết định 3-2
3. Mục lục Cây quyết định 1 Cây quyết định với thông tin dự báo 2 Định lý Bayes xác định các giá trị xác suất 3 Phân tích độ nhạy với thông tin dự báo 4 3-3
4. 1. Cây quyết định Cây quyết định là sơ đồ gồm nhiều nút và nhánh. Có 2 loại Cây nhánh: - Nhánh phương án - Nhánh biến cố Có 2 loại nút - Nút quyết định: nơi xem xét các phương án - Nút biến cố: nơi các biến cố sẽ diễn ra Nhánh biến cố Nút biến cố 1 Nút quyết định Nhánh phương án 3-4
5. Cây quyết định Cây quyết định thường được dùng thay cho bảng Cây quyết định trong trường hợp:  Có nhiều phương án và biến cố (trạng thái tự nhiên – states of nature),  Có nhiều quyết định liên tiếp nhau. 3-5
6. Các bước áp dụng cây quyết định Xác định vấn đề. 1. Vẽ cấu trúc cây quyết định. 2. Ghi các giá trị xác suất vào các biến cố. 3. Ghi các giá trị payoffs vào mỗi kết hợp giữa 4. phương án và biến cố. 5. Tính các giá trị EMV tại các nút trong cây từ phải sang trái. 3-6
7. Cây quyết định của Thompson Bước 1: Xác định vấn đề Công ty Thompson xem xét các phương án nhằm mở rộng qui mô sản xuất. Tình huống của công ty được thể hiện trong cây quyết định như sau: TT thuận lợi Nút biến cố Bước 2: Vẽ cây 1 y má TT không thuận lợi à nh y Xâ n Nút quyết lớ TT thuận lợi định Xây nhà máy nhỏ 2 Kh TT không thuận lợi ôn gl àm gì cả 3-7
8. Cây quyết định của Thompson Bước 3: Ghi các giá trị xác suất vào các biến cố. Bước 4: Ghi các giá trị payoffs. TT (0.5) $200,000 $200,000 thuận lợi 1 n lớ TT (0.5) -$180,000 m yn không thuận lợi Xâ TT (0.5) $100,000 Xây nm nhỏ thuận lợi 2 Kh TT (0.5) -$20,000 ôn không thuận lợi g làm gì 0 3-8
9. Cây quyết định của Thompson Bước 5: Tính các EMVs và ra quyết định TT (0.5) $200,000 thuận lợi 1 EMV TT (0.5) không thuận lợi -$180,000 n =$10,000 lớ m n ây TT (0.5) X $40,000 $100,000 thuận lợi Xây nm nhỏ 2 0 EMV EMV TT (0.5) -$20,000 không thuận lợi =$40,000 =$40,000 Kh ôn g làm 0 gì 3-9
10. Thí dụ • OÂng A ñang caân nhaéc 2 phöông aùn mua caên hoä cho thueâ giaù 800 trieäu (ñoàng) hoaëc mua ñaát giaù 200 trieäu. Tình hình daân soá aûnh höôûng lôùn ñeán keát quaû cuûa quyeát ñònh. Vôùi quyeát ñònh mua caên hoä sau 2 naêm, neáu tình hình daân soá gia taêng (60%), oâng thu ñöôïc 2 tyû khi baùn caên hoä, ngöôïc laïi, tình hình daân soá khoâng taêng (40%), oâng chæ thu ñöôïc 225 trieäu. Vôùi quyeát ñònh mua ñaát, neáu tình hình daân soá gia taêng (60%), sau 1 naêm, oâng ñöùng tröôùc quyeát ñònh baùn ñaát hoaëc xaây bieät thöï. Neáu baùn ñaát oâng thu ñöôïc 450 tr. Neáu xaây bieät thöï vôùi chi phí 800 tr vaø trong 1 naêm tieáp theo neáu tình hình daân soá tieáp tuïc taêng (80%), khi baùn bieät thöï oâng thu ñöôïc 3 tyû, ngöôïc laïi tình hình daân soá khoâng taêng (20%), khi baùn bieät thöï oâng thu ñöôïc 700 trieäu. Vôùi quyeát ñònh mua ñaát vaø tình hình daân soá khoâng taêng (40%), sau 3 naêm, oâng ñöùng tröôùc quyeát ñònh baùn ñaát hoaëc xaây nhaø kho. Neáu baùn ñaát oâng thu ñöôïc 210 tr. Neáu xaây nhaø kho vôùi chi 10 600 tr vaø trong 1 naêm tieáp 3- phí
11. 2. Cây quyết định với thông tin dự báo: Thí dụ c.ty Thompson phần 2  Thompson xem xét thuê nghiên cứu thị trường tr ước khi ra quyết định với chi phí 10.000. đặc điểm của nghiên cứu như sau: P(Thị trường thuận lợi /khảo sát thuận lợi) = 0.78; P(Thị trường không thu ận lợi /kh ảo sát thuận lợi) = 0.22  Tương tự, P(Thị trường thuận lợi /khảo sát không thuận lợi) = 0.27; P(Thị trường không thu ận lợi /kh ảo sát không thuận lợi) = 0.73  Ta cùng nhau xác định lại vấn đề (bước 1) và dùng các dữ liệu bổ sung để vẽ lại cây quyết định (bước 2). 3-11
12. Cây quyết định của Thompson 3-12
13. Cây quyết định của Thompson Bước 3: Ghi các giá trị xác suất mới vào các biến cố. Bước 4: Ghi các giá trị payoffs. 3-13
14. Bước 5: Tính các giá trị EMV và ra quyết định. 3-14
15. • Dựa vào số liệu quá khứ của các cuộc nghiên cứu, ta có các giá trị xác suất sau: • P(khảo sát thuận lợi/thị trường thuận lợi)=0.7 • P(khảo sát không thuận lợi/thị trường thu ận lợi)=0.3 • P(khảo sát thuận lợi/thị trường không thu ận lợi)=0.2 • P(khảo sát không thuận lợi/thị trường không thu ận lợi)=0.8 3-15
16. Phân tích Bayes : khảo sát thuận lợi Tính xác suất cho kết quả khảo sát thuận lợi Xác suất Điều kiện Biến Xác suất Xác suất Xác suất P(KSTL|biến cố ) Cố trước giao sau 0.35 = 0.78 TTTL 0.70 * 0.50 0.35 0.45 0.10 = 0.22 0.20 0.10 * 0.50 TTKTL 0.45 1.00 0.45 3-16
17. Phân tích Bayes : khảo sát không thuận lợi Tính xác suất cho kết quả khảo sát không thuận lợi Xác suất Điều kiện Biến Xác suất Xác suất Xác suất P(KSKTL|biến cố ) Cố trước giao sau 0.15 = 0.27 TTTL 0.30 * 0.50 0.15 0.55 0.40 = 0.73 0.80 0.40 * 0.50 TTKTL 0.55 1.00 0.55 3-17
18. Thompson không chắc nên chi bao nhiêu cho việc khảo sát thị trường. Anh muốn biết cuộc khảo sát thị trường đáng giá bao nhiêu. Hơn nữa, anh cũng muốn biết độ nhạy của quyết định phụ thuộc vào kết quả khảo sát thị trường như thế nào. Anh ta nên làm gì? Giá trị kỳ vọng của thông tin mẫu (Expected Value of Sample Information) Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) 3-18
19. Giá trị kỳ vọng của thông tin mẫu EVSI Giá trị kỳ vọng của Giá trị kỳ vọng của nhánh có thông tin nhánh không mua EVSI = dự báo (không tính thông tin dự báo đến chi phí mua thông tin) EVSI for Thompson = $59,200 - $40,000 = $19,200 Thompson có thể chi đến $19,200 cho cuộc khảo sát. 3-19
20. Phân tích độ nhạy p + ( 1 − p ) ($2,400) 1) = ($106,400) EMV(node = $104,000 p + 2,400 Lập đẳng thức EMV(nút 1) với EMV khi không thực hiện khảo sát, ta có p + $2,400 = $40,000 $104,000 p = $37,600 $104,000 Tức là: $37,600 p= = 0.36 $104,000 3-20