karar anal z karar a a lari
Download
Skip this Video
Download Presentation
KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI)

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 14

KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI) - PowerPoint PPT Presentation


  • 335 Views
  • Uploaded on

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 )

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

PowerPoint Slideshow about ' KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI)' - inari


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
karar anal z karar a a lari

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 a a lari
KARAR AĞAÇLARI
  • Bir karar ağacı aşağıdakilerden oluşan bir şekildir:
    • kararnoktaları(kareler)
    • şansnoktaları(daireler)
    • karardalları(seçenekler)
    • şans dalları(olaylar)
    • son noktalar (getiriler veya faydalar)
karar a aci y ntem
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
rnek 1
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

slide6

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

rnek 2

184

220

130

%60

%60

%60

186

210

%40

%40

%40

150

170

162

150

ÖRNEK 2
ardi ik karar a aci
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
rnek 3
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
slide10
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
rnek 4
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
slide14

[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

ad