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Autor:

• Edimar Mathesus

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¿Qué es un Árbol de Decisiones?

El árbol de decisión es una de las herramientas más útiles y utilizadas para la toma de decisiones adecuadas teniendo varias alternativas posibles de acción. El árbol de decisión es una buena ayuda para elegir entre varios cursos de acción. El nombre de árbol de decisión proviene de la forma que adopta el modelo, semejante a un árbol. Está formado por múltiples nodos cuadrados, que representan los puntos de decisión, y de los cuales surgen ramas que representan las distintas alternativas.

El árbol de decisión es un gráfico que nos sirven como herramienta para la toma de decisiones en la empresa. Platean el problema para que todas las opciones sean analizadas, y hace posible analizar las consecuencias de adoptar una u otra decisión. También nos permite cuantificar su coste y las probabilidades de ocurrencia de cada decisión.

     Pueden aplicarse en muchas situaciones de la empresa a la hora de la toma de decisiones, como en inversión, reinversión, políticas de créditos y financiación a corto y largo plazo.

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Fases de Elaboración de un Árbol de Decisión 

1) Identificación del problema.

2) Establecer la estrategia inicial.

3) Establecer las distintas alternativas y sucesos a lo largo del horizonte del proyecto. Los sucesos han de ser mutuamente excluyentes entre ellos, y aleatorios, es decir, la suma de las probabilidades de ocurrencia de los sucesos ha de ser igual a uno.

4) Representar mediante un árbol las diferentes alternativas y estrategias.

5) Valoración de cada una de las alternativas y sucesos aleatorios

6) Determinar las decisiones óptimas utilizando el método de resolución de marcha atrás.

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¿Cuales son sus Ventajas y Desventajas?

• Ventajas:

• Toma las ventajas de la estructura consecutiva de las ramas del árbol de decisión, de tal forma que se identifican de manera inmediata el orden de verificación de las condiciones y las acciones que se deben llevar a cabo.

• Plantea el problema para que todas las opciones sean analizadas.

• Analiza las consecuencias de llevar a cabo una alternativa.

• Desventajas:

• Las reglas de asignación son bastante sencillas a pequeñas perturbaciones en los datos.

• Dificultad para elegir un árbol óptimo.

• Ausencia de una función global de las variables y por lo tanto pérdida de la representación.

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