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Sistema de árbol exposicion

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  • 1. Sistema de Árbol (Árbol de Decisión) Sebastián Botero Sergio Arango
  • 2. Origen Del Sistema De Árbol  El uso de árboles de decisión tuvo su origen en las ciencias sociales con los trabajos de Sonquisty Morgan (1964) y Morgan y Messenger (1979) realizado en el Survey Research Center delInstitute for Social Research de la Universidad de Michigan.  Sistema E ducativo
  • 3. Árbol De Decisión Técnica que permite analizar decisiones secuenciales basadas en el uso de resultados y probabilidades asociados Se pueden usar para generar sistemas expertos, búsquedas binarias y arboles de juego 
  • 4. Nodos Nodo Interno: Los problemas que tiene o maneja la empresa. Nodo De P robabilidad: Es la realización de del árbol donde se llevan a cabo una gran variedad de secuencias. Nodo De H oja: Es el resultado de todo el proceso del árbol de decisión para llevar en si las decisiones que se deben tomar.
  • 5. E laboración Del Árbol Los arboles de decisión se utilizan en cualquier proceso que implique cualquier toma de decisiones Ejemplos de estos procesos son:  1. B úsqueda binaria. 2. Sistemas expertos. 3. Arboles de juegos.
  • 6. B úsqueda B inaria  Principalmente el sistema de árbol desprende su búsqueda entre dos opciones
  • 7. Sistemas E xpertos  Opciones o consecuencias mas precisas de una idea principal. En el caso de recetar medicamentos a una persona con presión arterial
  • 8. Arboles De J uegos  El sistema de árbol es utilizado para generar soluciones de cualquier tipo, juegos o nivel personal
  • 9. Ventajas  La clasificación de nuevos casos.  Facilita la toma de decisiones.  Mayor comprensión del problema.  Explica la consecuencia y su causa.
  • 10. Software Árbol De Decisiones  Con PrecisionTree, puede diagramar, organizar y analizar visualmente decisiones usando árboles de decisión, dentro del propio Microsoft Excel. Los árboles de decisión son diagramas cuantitativos con nodos y ramas que representan diferentes posibles rutas de decisión y sucesos aleatorios.
  • 11. Su F unción  Las funciones de PrecisionTree se pueden añadir a cualquier celda de una hoja de cálculo, y pueden incluir argumentos que hacen referencia a otras celdas o expresiones
  • 12. Ventajas determina cuál es la mejor decisión en cada nodo de decisión y marca como (verdadera) la rama de esa decisión. Una vez terminado el árbol de decisión, el análisis de decisión de PrecisionTree crea un completo informe estadístico sobre la mejor decisión y una comparación con las decisiones alternativas.  PrecisionTree puede crear un gráfico de Perfil de Riesgo que compara los resultados finales y el riesgo de diferentes opciones de decisión. Esta opción muestra gráficos de probabilidad y acumulativos que indican las probabilidades de que se produzcan diferentes resultados y de que se produzca un resultado menor o igual a un cierto valor. 
  • 13. Probabilidades, Diagrama De Árbol Es un método grafico de conteo que consiste en marcar, como si fueran rutas o las ramas de un árbol, las posibilidades que aparecen en cada uno de los experimentos simples en los que se descompone el experimento
  • 14. Ejemplo Básico Martha tiene en su armario 2 pantalones, uno de color azul y otro verde, y 3 abrigos , uno azul, otro verde y otro blanco. Si escoge unos pantalones y un abrigo para vestirse: ¿de cuantas maneras puede hacerlo?
  • 15. Sus 2 Raíces principales y sus combinaciones Abrigo Azul 1 Abrigo Verde 2 Abrigo Blanco Pantalón Azul (PA) 3 Abrigo Azul Pantalón Verde (PV) 4 Abrigo Verde 5 Abrigo Blanco 6

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