1 ARBOLES DE DECISION

2 ARBOLES DE DECISION Son modelos gráficos empleados para representar las decisiones secuenciales, así como la incertidumbre asociada a la ocurrencia de eventos considerados claves.

3 Construcción de un Árbol de DecisiónNodos: De Decisión Indican los puntos en el tiempo donde se toma la decisión 2. De Eventos Indican la existencia de eventos sujetos a incertidumbre asociados a las alternativas de inversión.

4 CONSTRUCCION Ramas: Que parten de los nodos de decisión representan alternativas de inversión o cursos de acción:

5 CONSTRUCCION Las ramas que parten de los nodos de eventos representan situaciones sujetas a incertidumbre que han sido cuantificadas por intermedio del uso de probabilidades. Demanda alta Demanda baja

6 MODELOS DE DECISION CON INCERTIDUMBRE

7 EJEMPLO

8 LIMITACIONES DE LOS ÁRBOLES DE DECISIÓNUn árbol de decisión da una buena descripción visual en problemas relativamente simples, pero su complejidad aumenta exponencialmente a medida que se agregan etapas adicionales. En algunas situaciones, la especificación de la incertidumbre a través de probabilidades discretas resulta en una sobre simplificación del problema.

9 VENTAJAS Y DESVENTAJASLa consideración explícita de decisiones futuras obliga al decisor a elaborar planes de mas largo plazo. La técnica de resolución, aunque sencilla, puede volverse compleja en la medida que aumentan alternativas y eventos probabilísticos. Solo maneja distribuciones de probabilidades discretas.