Universidad Politécnica Estatal del CarchiComercio Internacional, Integración, Administración y               Economía Emp...
TAREA No. 03Tema: Calcular los Valores Actuales Netos VAN e ir podando las ramas y decidircuál es la mejor opción.1.1.   P...
1.2 Problema¿Establecer la solución más adecuada en la toma decisiones, de cuerdo a delárbol de decisión planteado?1.3 Obj...
1.3 MARCO TEORICOUn árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos loseventos (sucesos) que puede...
ESQUEMA DEL ÁRBOL DE DECISIÓN
TABLA DE DISTRIBUCÓNDECISIÓN        ESTUDIO DE       IMFORME          PROMOCIÓN   MERCADO          RENDIMIENTO            ...
INFORME PESIMISTA      Promoción grande= -55.000+(0.20*100.000)+(0.80*50.000)                        = -55.000+20.000+40.0...
ANEXOS
ANÁLISISUn árbol de decisión en el que quien toma la decisión cuenta con informaciónperfecta acerca de qué estado ocurrió ...
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EJERCICIO DE ÁRBOL DE DECISION

  1. 1. Universidad Politécnica Estatal del CarchiComercio Internacional, Integración, Administración y Economía Empresarial.Escuela: Comercio Exterior y Negociación Comercial Internacional Integración económica ING.OSACAR LÓMAS Alumna: maricela Ayala Nivel: SÉPTIMO paralelo: “a” noche AÑO-LECTIVO 2012
  2. 2. TAREA No. 03Tema: Calcular los Valores Actuales Netos VAN e ir podando las ramas y decidircuál es la mejor opción.1.1. Planteamiento del Problema“El aprendizaje de árboles de decisión es un método muy simple, que ha sidoampliamente utilizado y con gran éxito en numerosas tareas de aprendizajeinductivo. Es un método de aproximación defunciones robusto a lapresencia de datos erróneos y es capaz de aprender expresionesdisyuntivas.” (1)“Los árboles de decisión son una extensión de los árboles de probabilidad. Labase del árbol es el punto inicial de la decisión, sus ramas comienzan en el primerevento casual mientras cada uno de estos produce dos o más efectos posiblesque a su vez causan otros eventos casuales, mientras el árbol de probabilidad seocupa de eventos que se excluyen mutuamente y de los que son colectivamenteexhaustivos.” (1)Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valoresdiscretos o continuos. Se utilizan más los valores discretos por simplicidad,cuando se utilizan valores discretos en las funciones de una aplicación sedenomina clasificación y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión.“Una instancia se clasifica comenzando en el nodo raíz del árbol, testeando elatributo especificado por este nodo, y moviéndose hacia abajo por la rama delárbol que corresponde al valor del atributo en la instancia a clasificar. Este procesose repite para el subárbol cuya raíz es el nuevo nodo, y así sucesivamente hastaalcanzar un nodo hoja, en cuyo caso se retorna la clasificación asociada conestenodo.”. (1)
  3. 3. 1.2 Problema¿Establecer la solución más adecuada en la toma decisiones, de cuerdo a delárbol de decisión planteado?1.3 ObjetivosObjetivo General  Obtener información del árbol de decisiones, para la toma decisión de acuerdo al planteamiento del VAN determinando la opción más factible. Objetivos Específicos  Analizar la solución más factible del árbol de decisiones acerca del estudio de mercado y en el caso de no ejecutar un estudio de mercado.  Determinar la opción correcta, para la toma de decisiones de los costos en un mercado y en un mercado grande y pequeño y su factibilidad.1.3 JustificaciónLa elaboración de la siguiente tarea es con el fin de determinar la solución másfactible de acuerdo a la elaboración de un árbol de decisiones, el determinar lamejor opción de acuerdo al planteamiento de la fórmula del VAN, en este caso elanálisis se lo realizara a un estudio mercado que tiene tres informes como esinforme optimo. Informé pesimista, informe sin estudio, los cuales nos permitandeterminar la mejor opción de promoción ya sea la grande, pequeña oninguna.
  4. 4. 1.3 MARCO TEORICOUn árbol de decisión es una forma gráfica y analítica de representar todos loseventos (sucesos) que pueden surgir a partir de una decisión asumida en ciertomomento.• Nos ayudan a tomar la decisión “más acertada”, desde un punto de vistaprobabilístico, ante un abanico de posibles decisiones.• Permite desplegar visualmente un problema y organizar el trabajo de cálculosque deben realizarse.TERMINOLOGÍA• Nodo de decisión: Indica que una decisión necesita tomarse en ese punto delproceso. Está representado por un cuadrado.• Nodo de probabilidad: Indica que en ese punto del proceso ocurre un eventoaleatorio. Está representado por un círculo.• Rama: Nos muestra los distintos caminos que se pueden emprender cuandotomamos una decisión o bien ocurre algún evento aleatorio.EjercicioEn el siguiente esquema del arbole de decisiones, nos permite obtenerinformación de un estudio de mercado en el cual determinaremos los informescomo son informe optimista, informe pesimista, de esta obtenemos laspromociones grandes y las promociones pequeñas del promoción grandeobtenemos mercado grande y mercado pequeño.
  5. 5. ESQUEMA DEL ÁRBOL DE DECISIÓN
  6. 6. TABLA DE DISTRIBUCÓNDECISIÓN ESTUDIO DE IMFORME PROMOCIÓN MERCADO RENDIMIENTO MERCADOPromoción 2.5 Informe Promoción Mercado 100 Optimista grande grande 0.70 0.60 Mercado 50 55 pequeño 0.30 Promoción Mercado 0.70 50 pequeña grande 27.5 Mercado 50 pequeño 0.30Promoción 2.5 Informe Promoción Mercado 0.20 Pesimista grande grande 100 0.40 55 Mercado pequeño 0.80 50 Promoción Mercado 50 pequeña grande 0.20 27.5 Mercado pequeño 0.80 50Promoción Sin estudio de No tiene Promoción Mercado 100 mercado información grande grande 0.50 55 Mercado 0.50 pequeño 50 Promoción Mercado 0.50 pequeña grande 50 27.5 Mercado 0.50 pequeño 50TOMA DE DECISIÓNIMFORME OPTIMISTA Promoción grande= -55.000+(0.70*10000)+(0.30*50000) = -55.0000+70.000+15.000 = 30.000 Promoción pequeño = -(27.500)+(0.70*50.000)+(0.30*50.000) = -27500+35.000+15.000 = 22.500Tomando en cuenta la promoción grande y pequeña se obtendría como unade las alternativas los 30.000 de información optimista
  7. 7. INFORME PESIMISTA Promoción grande= -55.000+(0.20*100.000)+(0.80*50.000) = -55.000+20.000+40.000 = 5000 Promoción pequeño = -(27.500)+(0.80*50000)+(0.20*50000) = -27.500+10.000+40.000 = 22.500Tomando en cuenta la promoción grande y pequeña se obtendría 22.500 deinformación pesimistaSIN ESTUDIO DE MERCADO Promoción grande= -55.000+(0.50*100)+(0.50*50) = -55.000+50.000+25.000 = 20.000 Promoción pequeño = -27.500+(0.50*50)+(0.50*50) = -27.500+25.00+25.000 = 22.500Tomando en cuenta la promoción grande y pequeña se obtendría de 22.500información optimista
  8. 8. ANEXOS
  9. 9. ANÁLISISUn árbol de decisión en el que quien toma la decisión cuenta con informaciónperfecta acerca de qué estado ocurrió antes de tomar una decisión. En este casola empresa ha realizado un estudio de mercado en el cual cuenta coninformación de datos anteriores como es la información optimista y informaciónpesimista en la que nos desglosa el estudio de mercado grande y pequeño yaque de igual manera se toma en cuenta que para mayor toma decisiones serealiza un análisis cuando no existe un estudio de mercado permitiendo elmismo desglose del mercado. La empresa una vez realizado el análisisdeterminando el VAN de cada uno de la promociones se ha tomado en cuentaque de la información optimista el mercado grande tiene mejorprobabilidades , y de información pesimista su mejor aceptación es en elmercado pequeño, dando como resultado para una toma de decisión que elestudio de mercado para realizar las promociones se tomara en cuenta losdos promociones tanto de el mercado grande como del pequeño.CONCLUSIÓNEl árbol de decisión nos permite tomar decisiones mediante informaciónobtenida de cualquier tipo de estudio ya sea comercial, empresarial e industrialpermitiendo analizar cada una de los enlaces del esquema del árbol dedecisiones.RECOMENDACIÓNEs recomendable siempre saber analizar correctamente los enlaces que tieneel árbol determinando cada entrada y salida para así poder obtener unainformación correcta y poder tonar decisiones.LINKOGRAFÍAwww.utm.mx/~jahdezp/archivos%20estructuras/DESICION.pdfhttp://www.smartsoftint.com/esp/tecnologia/arboles-de-decision.html

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