Karar Ağaçlarının Avantaj ve Dezavantajları

Karar ağaçları, olası sonuçların aralığını ve bir ilk karardan sonra alınan sonraki kararları göstermeye çalışan diyagramlardır. Örneğin, ilk kararınız üniversiteye gidip gitmemek olabilir ve ağaç bunu yapmaya çalışabilir. farklı etkinliklere ne kadar zaman harcanacağını ve kazancınıza göre kazanma gücünüzü gösterin. karar. Karar ağaçlarını kullanmanın dikkate değer birkaç artısı ve eksisi vardır.

Karar ağaçlarının en yararlı yönlerinden biri, sizi bir kararın aklınıza gelebilecek kadar çok olası sonucunu düşünmeye zorlamalarıdır. Sonuçların kapsamını düşünmeden anlık kararlar vermek tehlikeli olabilir. Bir karar ağacı, bir kararın olası sonuçlarını diğerine karşı tartmanıza yardımcı olabilir. Bazı durumlarda, kararların beklenen getirilerini tahmin etmenize bile yardımcı olabilir. Örneğin, tüm sonuçların ve her bir sonuçla ilişkili olasılıkların dolar değeri tahminlerini oluşturursanız hangi ilk kararın en yüksek ortalama finansal getiriye yol açacağını hesaplamak için bu sayıları kullanabilirsiniz. Karar ağaçları, olası en bilinçli kararı vermek için bir kararı analiz etmenize yardımcı olabilecek, kararların olasılığını ve getirilerini değerlendirmek için bir çerçeve sağlar.

Karar ağaçları kullanmanın bir dezavantajı, kararların sonuçlarının, müteakip kararların ve getirilerin öncelikle beklentilere dayanabilmesidir. Gerçek kararlar verildiğinde, getiriler ve ortaya çıkan kararlar planladığınız kararlar ile aynı olmayabilir. Bir kararın sonucu olarak ortaya çıkabilecek tüm olasılıkları planlamak imkansız olabilir. Bu, sizi kötü bir karara yönlendirebilecek gerçekçi olmayan bir karar ağacına yol açabilir. Ayrıca, beklenmedik olaylar kararları değiştirebilir ve bir karar ağacındaki getirileri değiştirebilir. Örneğin, okula gitmeye karar verirken ailenizin kolejinizin yarısını ödemesini bekliyorsanız, ancak daha sonra Öğrenim ücretinizin tamamını ödemek zorunda kalacağınızı keşfedin, beklenen getirileriniz, aldığınızdan önemli ölçüde farklı olacaktır. gerçeklik.

Karar ağaçlarının anlaşılması, ağaca dahil edilen çok az karar ve sonuç olduğunda nispeten kolaydır. Düzinelerce karar düğümü (yeni kararların alındığı noktalar) içeren büyük ağaçlar kıvrımlı olabilir ve sınırlı değere sahip olabilir. Bir ağaçta ne kadar çok karar varsa, beklenen sonuçların doğruluğu o kadar az olur. Örneğin, üniversiteye gitme kararının haritasını çıkaran bir ağaç yaparsanız, muhtemelen şansınızı doğru bir şekilde tahmin edemezsiniz. on yıl içinde 100.000 dolardan fazla kazanacağınızı, ancak işten çıktıktan sonra kazanç gücünüzü doğru bir şekilde tahmin edebileceksiniz. kolej.