思维模型二十:决策树

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决策树思维模型:由一个决策图和可能的结果(包括资源成本和风险)组成,用来创建到达目标的规划。决策树建立并用来辅助决策,是一种特殊的树结构。

下面举个具体实例:

    为了适应市场的需要,某地准备扩大电视机生产。市场预测表明:产品销路好的概率0.7;销路坏的概率0.3。备选方案有三个:

1、建设大工厂,需要投资600万,可使用10年,销路好,每年盈利200万,销路不好,每年亏损40万;

2、建设小工厂,需要投资280万元,销路好每年可盈利80万,销路不好每年也会盈利60万。

3、先建设小工厂,但是如果销路好,三年后扩建,需投资400万,可使用7年,扩建后每年盈利190万。

下面使用决策树思维模型来判断选哪种方案,具体思路如下:

一、先把相关的逻辑模型屡清楚,以及各种可能的概率以及盈利计算清楚,具体如下图所示:

二、计算各点期望值:

点②:0.7✖️200✖️10+0.3(-40)✖️10-600 = 680万

点⑤:1.0✖️190✖️7-400=930万

点⑥:1.0✖️80✖️7=560万

三、先比较决策树种的子节点数据值:

比较决策点4的情况可以看到,由于点⑤(930万)与点⑥(560万)相比,点⑤的期望利润更大,因此应采用扩建的方案,而舍弃不扩建的方案,把点⑤的930万移到点4来,可计算出点3的期望利润值。

点③:0.7✖️80✖️3+0.7✖️930+0.3✖️60✖️(3+7)-280=719万

最后比较决策的情况,由于点③(719万)比点②(680万)利润值更多,因此取点③,相比较之下,建设大工程的方案不是最优方案,合理的策略应该是前三年建小工厂,如果销路好,后七年进行扩建。
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