Entscheidungsbaum

In diesem Artikel wird erklärt, was Entscheidungsbäume sind und wofür sie verwendet werden. Darüber hinaus wird gezeigt, wie man einen Entscheidungsbaum erstellt und eine Schritt-für-Schritt-Übung löst. Abschließend erfahren Sie, welche Vor- und Nachteile die Verwendung eines Entscheidungsbaums hat.

Was ist ein Entscheidungsbaum?

Ein Entscheidungsbaum ist ein Diagramm, das die zu treffenden Entscheidungen, die verschiedenen möglichen Szenarien und alle möglichen Ergebnisse darstellt. Ein Entscheidungsbaum dient daher als Entscheidungshilfe, bei der mehrere mögliche Szenarien berücksichtigt werden müssen.

Ein Entscheidungsbaum ist ein sehr nützliches Werkzeug für die Entscheidungsfindung, da er es Ihnen ermöglicht, alle möglichen Konsequenzen jeder Alternative zu visualisieren und zu visualisieren, welche Ergebnisse mit jeder getroffenen Entscheidung erzielt werden können.

Aus diesem Grund ist der Entscheidungsbaum eine Art Diagramm, das häufig bei der Analyse wirtschaftlicher Entscheidungen verwendet wird, da er die grafische Darstellung der möglichen wirtschaftlichen Kosten oder des erwarteten Nutzens jedes möglichen Szenarios ermöglicht.

Wenn eine Entscheidung getroffen wird, sind in der Regel mehrere Szenarien möglich. Ein Entscheidungsbaum hilft Ihnen also, global alle möglichen Szenarien zu sehen und wie wahrscheinlich es ist, dass jedes einzelne davon wahr wird. So können Sie erkennen, wie riskant jede Entscheidung ist.

Beachten Sie, dass sich ein Entscheidungsbaum von einem Baumdiagramm unterscheidet, obwohl sie ähnliche Namen haben und tatsächlich mehrere Merkmale gemeinsam haben. Um herauszufinden, was ein Entscheidungsbaum ist und wie er sich von einem Entscheidungsbaum unterscheidet, klicken Sie hier:

Elemente eines Entscheidungsbaums

Ein Entscheidungsbaum besteht aus folgenden Elementen:

• Entscheidungsknoten (□) : entspricht einer Entscheidung, die getroffen werden muss. Im Entscheidungsbaum wird es durch ein Quadrat dargestellt.
• Wahrscheinlichkeitsknoten (○) – symbolisiert, dass mehrere Szenarien stattfinden können, wobei jeder der Zweige, die von einem Wahrscheinlichkeitsknoten ausgehen, ein anderes Szenario darstellt. Es wird mit einem leeren Kreis im Entscheidungsbaum gezeichnet.
• Endknoten (△) : stellt ein Ergebnis dar, sodass sie leicht identifizierbar sind, da kein Zweig sie verlässt. Im Entscheidungsbaum werden sie durch Dreiecke dargestellt.

So erstellen Sie einen Entscheidungsbaum

Um einen Entscheidungsbaum zu erstellen, müssen die folgenden Schritte befolgt werden:

1. Stellen Sie die Hauptentscheidung dar : Der erste Schritt beim Erstellen eines Entscheidungsbaums besteht darin, die erste Entscheidung, die getroffen werden muss, im Diagramm darzustellen. Zeichnen Sie dazu einfach ein Quadrat und einen aus dem Quadrat kommenden Pfeil für jede der möglichen Optionen, über die entschieden werden kann.
2. Knoten hinzufügen : Erweitern Sie in jedem der im vorherigen Schritt gezeichneten Zweige den Entscheidungsbaum, indem Sie Entscheidungs- und Wahrscheinlichkeitsknoten hinzufügen.
3. Auf Ergebnisse zugreifen : Fügen Sie weiterhin Entscheidungs- und Wahrscheinlichkeitsknoten hinzu, bis jeder Zweig einen endgültigen Knoten oder ein endgültiges Ergebnis erreicht. Wenn alle Wege zu einem Ergebnis führen, haben Sie den Entscheidungsbaum abgeschlossen.
4. Treffen Sie eine Entscheidung : Sobald Sie den Entscheidungsbaum fertiggestellt haben, analysieren Sie ihn und entscheiden Sie, was das Beste ist.

Beachten Sie, dass der Entscheidungsbaum keine Entscheidung liefert, sondern lediglich bei der Entscheidung hilft. Die endgültige Entscheidung liegt bei Ihnen. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie mithilfe des Entscheidungsbaums die verschiedenen möglichen Szenarien analysieren und die beste Entscheidung treffen können.

Beispiel eines Entscheidungsbaums

Nachdem wir die Definition des Entscheidungsbaums und die Theorie, wie er erreicht wird, gesehen haben, sehen wir uns ein konkretes Beispiel an, um das Konzept vollständig zu verstehen.

Ein Unternehmen plant, seine Kapazität für die nächsten 5 Jahre zu erweitern. Das derzeitige Wachstum ist gut, es wird jedoch geschätzt, dass es erheblich zunehmen könnte, wenn sich endlich herausstellt, dass die Wirtschaft in Schwung kommt (die Wahrscheinlichkeit, dass dies geschieht, wird auf 40 % geschätzt).

Die Optionen bestehen darin, wie bisher weiterzumachen, an einen größeren Standort zu ziehen oder den bestehenden zu erweitern. Es wäre auch sinnvoll, abzuwarten, was im ersten Jahr passiert, und bei Wachstum mit der Expansion fortzufahren. Der wirtschaftliche Vorteil, der sich jeweils ergeben würde, ist wie folgt:

• Überweisen:
  • Starkes Wachstum: 800.000 US-Dollar
  • Geringes Wachstum: 100.000 US-Dollar
• Verlängerung:
  • Starkes Wachstum: 800.000 US-Dollar
  • Geringes Wachstum: 100.000 US-Dollar
• Tun Sie nichts:
  • Starkes Wachstum + Expansion 2. Jahr: 500.000 $
  • Starkes Wachstum + Nichts tun: 450.000 US-Dollar
  • Geringes Wachstum: 400.000 US-Dollar

Basierend auf allen Informationen, die uns die Problemstellung liefert, können wir die zu treffenden Entscheidungen, die verschiedenen berücksichtigten Szenarien und alle möglichen Ergebnisse in einem Entscheidungsbaum darstellen.

Der Entscheidungsbaum für diesen Fall sieht also wie folgt aus:

Nachdem wir nun den Entscheidungsbaum erstellt haben, ist es an der Zeit, ihn zu analysieren und eine endgültige Entscheidung zu treffen. Im nächsten Abschnitt zeigen wir Ihnen, anhand welcher unterschiedlichen Kriterien Sie Ihre Entscheidung treffen können.

Entscheidungskriterien in einem Entscheidungsbaum

Für die Entscheidung, welche Entscheidung mithilfe des Entscheidungsbaums getroffen werden soll, gibt es hauptsächlich drei Kriterien: das pessimistische Kriterium, das optimistische Kriterium und das mathematische Erwartungskriterium. Im Folgenden werden wir sehen, woraus jeder von ihnen besteht.

pessimistisches Kriterium

Das pessimistische oder konservative Kriterium besagt, dass das schlimmstmögliche Szenario eintreten wird. Daher wird bei diesem Kriterium die Option gewählt, die das beste Ergebnis liefert, wenn das Szenario von allen betrachteten Szenarios am negativsten ist.

Wenn wir dem obigen Beispiel folgen und das pessimistische Kriterium anwenden, würden wir uns dafür entscheiden, so weiterzumachen wie bisher und nichts zu tun, weil wir einen höheren Gewinn (400.000 $) erzielen würden, wenn das Wachstum des Unternehmens gering ist.

Durch die Verwendung des pessimistischen Kriteriums garantieren wir ein Mindestergebnis, das in diesem Fall 400.000 US-Dollar beträgt. Wenn wir also am Ende Glück haben und ein besseres Szenario eintritt, werden wir ein besseres Ergebnis erzielen. Aber auf keinen Fall werden wir schlechtere Ergebnisse erzielen.

Denken Sie daran, dass wir, selbst wenn wir bei Verwendung dieses Kriteriums davon ausgehen, dass das zukünftige Szenario negativ sein wird, logischerweise die Option wählen müssen, mit der wir in diesem pessimistischen Szenario ein besseres Ergebnis erzielen. Es wäre ein Fehler, die Option zu wählen, die das schlechteste Ergebnis liefert; Wir müssen alles maximieren, was unter unserer Kontrolle steht.

optimistisches Kriterium

Das optimistische Kriterium besagt, dass das Szenario, das eintreten wird, das bestmögliche sein wird. Daher wählen wir bei Verwendung dieses Kriteriums die Option, die es uns ermöglicht, bei günstigem Szenario ein besseres Ergebnis zu erzielen.

In Anlehnung an das vorherige Beispiel würden wir uns für einen Umzug des Unternehmens entscheiden, da wir ein besseres Ergebnis erzielen, wenn das Unternehmen stark wächst, insbesondere wenn der Gewinn des Unternehmens 800.000 US-Dollar betragen würde.

Wenn das optimistische Kriterium zur Entscheidung herangezogen wird, kann das Ergebnis sehr gut sein, wenn das Szenario jedoch ungünstig ausfällt, wird in der Regel ein sehr schlechtes Ergebnis erzielt.

Mathematischer Erwartungstest

Dieses Kriterium besteht darin, den mathematischen Erwartungswert aller Alternativen zu berechnen , sodass die Option ausgewählt wird, die ein höheres Ergebnis erzielt.

Wie im Artikel sollten wir uns für die Option entscheiden, nichts zu tun und das Unternehmen so zu belassen, wie es ist, da dies die Option ist, die den höchsten erwarteten Wert hat. hoch (440.000 $).

Dieses Kriterium ist sehr nützlich, wenn der Entscheidungsprozess mehrmals wiederholt werden muss, da dann die mathematische Erwartung im Durchschnitt die besten Entscheidungen liefert. Wenn die Entscheidung jedoch nur einmal getroffen wird, ist dies möglicherweise nicht das geeignetste Kriterium.

Zu beachten ist, dass Sie neben dem Entscheidungsbaum auch andere Entscheidungswerkzeuge verwenden können, beispielsweise die Entscheidungsmatrix. Die Entscheidungsmatrix ist sehr praktisch, um die zu treffende Entscheidung nach verschiedenen Kriterien zu bewerten. Klicken Sie auf den folgenden Link, um zu sehen, wie das geht:

Vor- und Nachteile eines Entscheidungsbaums

Vorteil:

• Entscheidungsbäume sind leicht zu verstehen.
• Mit einem Entscheidungsbaum können Sie alle möglichen Szenarien global visualisieren und sehen, welches Ergebnis in jedem Szenario erwartet wird.
• Diese Art von Diagramm ist sehr effektiv, da die Erstellung nicht viel Zeit in Anspruch nimmt, die Fertigstellung jedoch schnell erfolgt.
• Dem Ergebnis können auch neue Ideen oder Szenarien hinzugefügt werden, sodass es zu einem flexiblen Diagramm wird.
• Schließlich lässt sich der Entscheidungsbaum problemlos mit anderen Entscheidungstools kombinieren.

Nachteile:

• Wenn der Entscheidungsbaum viele Entscheidungsknoten oder viele mögliche Szenarien aufweist, kann er zu einem komplexen Diagramm werden.
• Oft lässt sich die Eintrittswahrscheinlichkeit der einzelnen Szenarien nicht genau bestimmen und ist daher möglicherweise ungenau.
• Der Entscheidungsbaum ist nur ein Entscheidungshilfe, aber die endgültige Entscheidung muss von jemandem getroffen werden.