Los árboles de decisión son muy utilizados
anubis326Apuntes12 de Julio de 2017
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Universidad del valle de México
Cedillo Figueroa Jorge Alberto
Materia: Teoría de Decisiones
Árbol de decisiones actividad 2
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Los árboles de decisión son muy utilizados a la hora de analizar la toma de decisiones de individuos, son muy diversas las materias donde son utilizados, desde la economía hasta la informática se sirven de su uso. Estos árboles son muy útiles para visualizar las diversas opciones que se tienen y como llegar a ellas, además se les pueden aplicar métodos de inducción, como por ejemplo la inducción hacia atrás, gracias a los cuales mediante sencillos razonamientos se ve cómo se llegaría a la solución final.
Ejercicio:
ALTERNATIVAS | Estados naturales (Nivel de competencia BAJA, Tabla I) | |
Mercado favorable | Mercado desfavorable | |
50,000 unidades | 17500 | 22500 |
30,000 unidades | 12000 | 10500 |
20,000 unidades | 500 | 4000 |
probabilidades | 0.80 | 0.20 |
Cálculos
EVM= (0.80) (17500)+ (0.20) (22500)=14,000+4500 = 18,500
EVM= (.80) (12000) + (.20) (10500) = 9,600 + 2,100 = 11,700
EVM= (.80) (500) + (.20) (4000) = 400 + 80 = 480
ALTERNATIVAS | Estados naturales (Nivel de competencia MEDIA, Tabla II) | |
Mercado favorable | Mercado desfavorable | |
50,000 unidades | 12500 | 20000 |
30,000 unidades | 9000 | 15000 |
20,000 unidades | 1000 | 2000 |
Probabilidades | 0.85 | 0.15 |
EVM = (0.80) (12500) + (0.07) (20000) = 10,000+ 700= 10,700
EVM = (.80) (9000) + (0.O7) (15000) =7,200 + 1050= 8,250
EVM = (.80) (1000) + (0.07) (2000) = 800 + 140 = 940
ALTERNATIVAS | Estados naturales (Nivel de competencia BAJA, Tabla III) | |
Mercado favorable | Mercado desfavorable | |
50,000 unidades | 12500 | 17500 |
30,000 unidades | 7500 | 10500 |
20,000 unidades | 1000 | 6000 |
Probabilidades | 0.90 | 0.10 |
EVM = (.90) (12500) + (0.10) (17500) = 11,250 + 1,750 = 13,000
EVM = (.90) (7500) + (0.10) (10500) = 6,750 + 1,050 = 7, 800
EVM= (.90) (1000) + (0.10) (6000) = 900 + 600 = 1500
ARBOL DE DECICIONES
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BIBLIOGRAFIA:
APUNTES UNIDAD 2 BLACKBOARD UVM
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