1 / 14

KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI)

KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI). Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu. net www. ilkertopcu .org www. ilkertopcu . info www. facebook .com/ yitopcu twitter .com/ yitopcu. KARAR AĞAÇLARI. Bir karar ağacı aşağıdakilerden oluşan bir şekildir : k arar noktaları ( kareler )

inari
Download Presentation

KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. KARAR ANALİZİ(KARAR AĞAÇLARI) Dr. Y. İlker TOPCU www.ilkertopcu.net www.ilkertopcu.org www.ilkertopcu.info www.facebook.com/yitopcu twitter.com/yitopcu

  2. KARAR AĞAÇLARI • Bir karar ağacı aşağıdakilerden oluşan bir şekildir: • kararnoktaları(kareler) • şansnoktaları(daireler) • karardalları(seçenekler) • şans dalları(olaylar) • son noktalar (getiriler veya faydalar)

  3. q1 x11 a1 qn x1n a2 am q1 xm1 qn xmn KARAR TABLOSUNUN KARAR AĞACINA DÖNÜŞTÜRÜLMESİ

  4. KARAR AĞACI YÖNTEMİ • Sorunun tanımlanması • Karar ağacının çizilmesi / yapılandırılması • Olayların oluşma olasılıklarının atanması • Beklenen getirinin (veya faydanın) ilgili şans noktası için hesaplanması - geriye doğru, işlem • En yüksek beklenen getirinin (faydanın) ilgili karar noktasına atanması - geriye doğru, karşılaştırma • Önerinin sunulması

  5. ÖRNEK 1 Şans noktası Yüksek talep(0.6) $200.000 1 Düşük talep (0.4) Büyük fabrika kur -$180.000 Karar noktası Yüksek talep(0.6) $100.000 Küçük fabrika kur 2 Düşük talep (0.4) -$20.000 Yatırım yapma $0

  6. Şans noktası Yüksek talep(0.6) $200.000 1 Düşük talep (0.4) BD = $48.000 Büyük fabrika kur -$180.000 Karar noktası Yüksek talep(0.6) $100.000 Küçük fabrika kur 2 Düşük talep (0.4) BD = $52.000 -$20.000 Yatırım yapma $0

  7. 184 220 130 %60 %60 %60 186 210 %40 %40 %40 150 170 162 150 ÖRNEK 2

  8. ARDIŞIK KARAR AĞACI • Ardışık(sequential)karar ağacı, birbirlerine bağlı sıralı kararların verildiği (çok aşamalı karar verme; multi-stage decision making) ve karar tablosunun (tek aşamalı kararla sınırlı) yetersiz kaldığı durumların gösterimi için kullanılır

  9. ÖRNEK 3 • Diyelim ki KV ilk kararın sonucuna bağlı ikinci bir kararın olduğu iki karar vermeli • Yeni bir fabrika kurmadan önce KV’nin $10.000’a bir pazarlama araştırması çalışması yapma seçeneği olsun • Araştırmadan gelecek bilgi büyük fabrika kurma, küçük fabrika kurma veya bir şey yapmama kararı üzerinde yardımcı olacaktır

  10. Araştırma öncesi KV, yüksek talep ve düşük talep gerçekleşme olasılıklarının eşit olduğuna inanmaktadır: her olayın olasılığı %50 • Araştırma sonuçları %45 olasılıkla yüksek talep beklenildiğini verecektir • Her ne kadar pazarlama araştırması KV’ye kesin bilgi vermese de koşullu (artçıl) olasılıkları (conditional (posterior) probabilities)belirleyerek yardımcı olacaktır: • Araştırma sonucu olumlu olduğunda talebin yüksek olma olasılığı %78 • Araştırma sonucu olumsuz olduğunda talebin yüksek olma olasılığı %27

  11. ÖRNEK 4 • Yeni bir ürünün piyasaya sürülme kararı • Sürüm öncesi bir pazar testi yapıp yapmama kararı • Pazar testi masrafı $20.000 ve ürünün sürümü için kampanya masrafı $100.000 • Proje başarılı (S) olursa getiriler: test $40.000; kampanya $400.000 • Proje başarısız (F) olursa getiri $0 • Yeni ürünün (kampanyanın) başarı olasılığı: %50 • Eğer pazar testi başarılı olursa kampanyanın başarısı: %80 • Eğer pazar testi başarısız olursa kampanyanın başarısı: %10

  12. [240] S(.8) 320 K [240] F(.2) ~K S(.5) -80 20 [110] S(.1) [-80] 280 F(.5) T [-20] F(.9) K [110] -120 ~K ~T -20 [100] [100] K S(.5) 300 ~K F(.5) -100 0

More Related