Bài giảng Cây quyết định và lý thuyết dụng ích

Chương 3 Cây quyết định và lý thuyết dụng ích Mục tiêu Sau khi học xong chương này, sinh viên có thể: Xây dựng được cây quyết định một cách chính xác và hữu dụng Ôn lại việc ước lượng xác suất bằng cách sử dụng phân tích Bayes Hiểu được tầm quan trọng và biết cách sử dụng lý thuyết dụng ích trong việc ra quyết định Sử dụng máy tính để giải quyết các vấn đề gai góc của việc ra quyết định. Tóm tắt chương 4.1 Giới thiệu 4.2 Cây quyết định 4.3 Các giá trị xác suất được ước lượng thông qua phân tích Bayes như thế nào? 4.4 Lý thuyết dụng ích 4.5 Phân tích độ nhạy Giới thiệu Cây quyết định cho phép tiếp cận đến các quyết định: có nhiều phương án và nhiều trạng thái tự nhiên Phải được thực hiện theo trình tự Cây quyết định Là một cách thể hiện bằng hình vẽ trong đó: Là nút quyết định, từ đó một trong nhiều phương án được chọn Là nút chỉ trạng thái tự nhiên, tại đó một trạng thái tự nhiên (biến cố) nào đó sẽ xảy ra. Cây quyết định của cty Thompson Năm bước trong phân tích cây quyết định Xác định vấn đề Vẽ cây quyết định Tính toán các xác suất của các trạng thái tự nhiên (biến cố) Ước lượng payoffs cho mỗi kết hợp giữa phương án và trạng thái tự nhiên Giải quyết vấn đề bằng cách tính toán giá trị tiền tệ kỳ vọng (EMV) cho mỗi nút trạng thái tự nhiên. Cây quyết định của cty Thompson Phân tích cây quyết định cho dự án R&D Cây quyết định của cty Thompson Giá trị kỳ vọng của thông tin mẫu Giá trị kỳ vọng của quyết định tốt nhất với điều kiện có thông tin mẫu nhưng trong giả định không có chi phí thu thập Giá trị kỳ vọng của quyết định tốt nhất trong điều kiện không có thông tin mẫu EVSI = Ước lượng giá trị xác suất bằng phân tích Bayes Kinh nghiệm quản trị hoặc cảm quan Quá khứ Dữ liệu hiện có Cần tính lại xác suất dựa trên dữ liệu mới Bảng xác suất Bảng xác suất Bảng xác suất Lý thuyết dụng ích Đánh giá dụng ích (hữu dụng) Mức độ hữu dụng xấu nhất là: 0; và mức độ hữu dụng tốt nhất là 1. Một ví dụ về chơi xổ số được sử dụng để tính các giá trị hữu dụng. Khi bạn bàng quan (indifferent), thì các giá trị dụng ích bằng nhau. Ví dụ Ví dụ Đường dụng ích của Jane Mức độ thích rủi ro MarkSimkin đứng trước quyết định Đường dụng ích của Mark Simkin Sử dụng mức dụng íchkỳ vọng để ra quyết định Đinh ngửa (0.45) Đinh xấp (0.55) 0.30 0.05 0.15 P.Á 1 Theo cuộc chơi P.A 2 Không tham gia Mức dụng ích Tính độ nhạy của ví dụ cty Thompson Lumber Cho EMV(nút 1) bằng EMV của phương án không thực hiện khảo sát thị trường, ta có $104,000 $37,600 or $37,600 $104,000 $40,000 $2,400 $104,000 = 0.36 = = = + p p p