Karar anal z karar a a lari
Download
1 / 14

KARAR ANALİZİ ( KARAR AĞAÇLARI) - PowerPoint PPT Presentation


  • 326 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 tablosunun karar a acina d n t r lmes

q1

x11

a1

qn

x1n

a2

am

q1

xm1

qn

xmn

KARAR TABLOSUNUN KARAR AĞACINA DÖNÜŞTÜRÜLMESİ


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


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


  • 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 gerçekleşme olasılıklarının eşit olduğuna

  • 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


[240] gerçekleşme olasılıklarının eşit olduğuna

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