Fordele og ulemper ved beslutningstræer

Beslutningstræer er diagrammer, der forsøger at vise rækken af ​​mulige resultater og efterfølgende beslutninger taget efter en indledende beslutning. For eksempel kan din oprindelige beslutning være, om du vil gå på college, og træet kan forsøge at gøre det vis, hvor meget tid der ville blive brugt på at udføre forskellige aktiviteter og din indtjeningsevne baseret på din afgørelse. Der er flere bemærkelsesværdige fordele og ulemper ved at bruge beslutningstræer.

Et af de mest nyttige aspekter af beslutningstræer er, at de tvinger dig til at overveje så mange mulige udfald af en beslutning, som du kan komme i tanke om. Det kan være farligt at træffe direkte beslutninger uden at overveje rækken af ​​konsekvenser. Et beslutningstræ kan hjælpe dig med at afveje de sandsynlige konsekvenser af en beslutning mod en anden. I nogle tilfælde kan det endda hjælpe dig med at vurdere forventede udbytte af beslutninger. For eksempel, hvis du opretter dollarværdiestimater af alle udfald og sandsynligheder forbundet med hvert udfald du kan bruge disse tal til at beregne, hvilken indledende beslutning der vil føre til den største gennemsnitlige økonomiske udbytte. Beslutningstræer giver en ramme til at overveje sandsynligheden for og udbyttet af beslutninger, som kan hjælpe dig med at analysere en beslutning for at træffe den mest informerede beslutning.

En ulempe ved at bruge beslutningstræer er, at resultaterne af beslutninger, efterfølgende beslutninger og udbetalinger primært kan være baseret på forventninger. Når der træffes faktiske beslutninger, er udbyttet og de resulterende beslutninger muligvis ikke de samme som dem, du har planlagt. Det kan være umuligt at planlægge alle beredskaber, der kan opstå som følge af en beslutning. Dette kan føre til et urealistisk beslutningstræ, der kan guide dig mod en dårlig beslutning. Uventede begivenheder kan også ændre beslutninger og ændre udbetalingerne i et beslutningstræ. For eksempel hvis du forventer, at dine forældre betaler for halvdelen af ​​dit college, når de beslutter sig for at gå i skole, men senere opdager, at du skal betale for al din undervisning, vil dine forventede udbetalinger være dramatisk anderledes end virkelighed.

Beslutningstræer er relativt nemme at forstå, når der er få beslutninger og resultater med i træet. Store træer, der omfatter snesevis af beslutningsknuder (steder, hvor der træffes nye beslutninger) kan være indviklede og kan have begrænset værdi. Jo flere beslutninger der er i et træ, desto mindre nøjagtige er alle forventede resultater sandsynligvis. For eksempel, hvis du laver et træ, der kortlægger beslutningen om at gå på college, vil du sandsynligvis ikke være i stand til præcist at forudsige chancerne at du vil tjene over 100.000 USD om ti år, men du vil muligvis være i stand til nøjagtigt at estimere din indtjening, efter du er kommet ud af kollegium.