Fördelar & nackdelar med beslutsträd

Beslutsträd är diagram som försöker visa intervallet av möjliga utfall och efterföljande beslut som fattas efter ett första beslut. Till exempel kan ditt ursprungliga beslut vara om du ska gå på college, och trädet kan försöka visa hur mycket tid som skulle ägnas åt olika aktiviteter och din intjäningsförmåga baserat på din beslut. Det finns flera anmärkningsvärda för- och nackdelar med att använda beslutsträd.

En av de mest användbara aspekterna av beslutsträd är att de tvingar dig att överväga så många möjliga resultat av ett beslut som du kan tänka dig. Det kan vara farligt att fatta snabba beslut utan att ta hänsyn till konsekvenserna. Ett beslutsträd kan hjälpa dig att väga de sannolika konsekvenserna av ett beslut mot ett annat. I vissa fall kan det till och med hjälpa dig att uppskatta förväntade utdelningar av beslut. Till exempel, om du skapar dollarvärdeskattningar av alla utfall och sannolikheter som är associerade med varje utfall du kan använda dessa siffror för att beräkna vilket första beslut som kommer att leda till den största genomsnittliga ekonomiska utdelningen. Beslutsträd ger ett ramverk för att överväga sannolikheten och utdelningen av beslut, vilket kan hjälpa dig att analysera ett beslut för att fatta ett så välgrundat beslut som möjligt.

En nackdel med att använda beslutsträd är att resultatet av beslut, efterföljande beslut och utdelningar i första hand kan baseras på förväntningar. När faktiska beslut fattas kanske utdelningen och de resulterande besluten inte är desamma som du har planerat för. Det kan vara omöjligt att planera för alla oförutsedda händelser som kan uppstå till följd av ett beslut. Detta kan leda till ett orealistiskt beslutsträd som kan vägleda dig mot ett dåligt beslut. Oväntade händelser kan också ändra beslut och ändra utdelningen i ett beslutsträd. Till exempel, om du förväntar dig att dina föräldrar kommer att betala för hälften av ditt college när du bestämmer dig för att gå till skolan, men senare upptäcka att du kommer att behöva betala för all din undervisning, kommer dina förväntade utbetalningar att vara dramatiskt annorlunda än verklighet.

Beslutsträd är relativt lätta att förstå när det finns få beslut och utfall som ingår i trädet. Stora träd som inkluderar dussintals beslutsnoder (platser där nya beslut fattas) kan vara krystade och kan ha begränsat värde. Ju fler beslut det finns i ett träd, desto mindre exakta är alla förväntade utfall sannolikt. Till exempel, om du gör ett träd som kartlägger beslutet att gå till college, kommer du förmodligen inte att kunna förutsäga chanserna exakt att du kommer att tjäna över 100 000 USD om tio år, men du kanske kan exakt uppskatta din intjäningsförmåga efter att du kommit ur högskola.