Aplicación del modelo de árbol de decisión en la gestión de proyectos

Este capítulo habla principalmente sobre modelos de toma de decisiones. A través de modelos de toma de decisiones, podemos realizar algunos análisis de toma de decisiones en circunstancias inciertas y ayudarnos a tomar mejores decisiones. Entre los modelos de decisión, los árboles de decisión son los más importantes. El curso utiliza árboles de decisión para dar varios ejemplos: por ejemplo, comprar un billete a las 3 en punto sólo cuesta 200 yuanes y a las 4 en punto cuesta 400 yuanes. La probabilidad de coger el tren de las 3 en punto a tiempo es del 40%. Si no puede asistir, compre un boleto adicional a las 3 en punto, lo que significa pagar 200 yuanes adicionales. Utilice árboles de decisión para planificar individualmente y sacar conclusiones en condiciones de incertidumbre.

Otros ejemplos incluyen invertir, solicitar becas, etc. Pero lo interesante es que podemos usar árboles de decisión para inferir nuestros puntos de vista sobre esta probabilidad, como ir a casa a ver a nuestros padres. A través de una ronda de cálculos en el árbol de decisión, podemos saber exactamente cuánto queremos ver a nuestros padres.

El modelo de árbol de decisión se utiliza ampliamente y es una herramienta y tecnología de gestión de riesgos de proyectos que suele utilizar PMP (gestión de proyectos).

En PMP, se llama análisis de valor monetario esperado (EMV), que es un método estadístico (análisis bajo incertidumbre) que se utiliza para calcular cuándo algo puede suceder o no en el resultado futuro. Se puede observar que los árboles de decisión se utilizan en función de factores inciertos. Si se identifican los factores, es el valor de la información que se menciona en la siguiente sección.

Hablemos de un caso real de árbol de decisión.

Condiciones: Una licitación de proyecto se divide en dos partes, A y B. Sólo se podrá pujar por una de ellas.

Según la experiencia pasada, existen dos estrategias de oferta para este proyecto:

(1) Oferta alta y la probabilidad de ganar la oferta es del 30 %; p>(2) Oferta y gana la oferta La probabilidad es 50%

Entonces * * * hay cinco estrategias: A oferta alta, A oferta baja, B oferta alta, B oferta baja, sin inversión;

Según la gestión del proyecto Según las estadísticas, el beneficio y la probabilidad de cada estrategia se muestran en la siguiente tabla:

Si la oferta A falla, la pérdida será de 500.000 yuanes. Y si la oferta B fracasa, la pérdida será de 6,5438+0 millones de yuanes.

Entonces, ¿cuál es el mayor rendimiento?

El análisis del modelo de árbol de decisión es el siguiente:

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