{"id":351,"date":"2023-08-02T00:55:53","date_gmt":"2023-08-02T00:55:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/albero-decisionale\/"},"modified":"2023-08-02T00:55:53","modified_gmt":"2023-08-02T00:55:53","slug":"albero-decisionale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/albero-decisionale\/","title":{"rendered":"Albero decisionale"},"content":{"rendered":"<p>Questo articolo spiega cosa sono gli alberi decisionali e a cosa servono. Inoltre, mostra anche come creare un albero decisionale e un esercizio risolto passo dopo passo. Finalmente potrai vedere quali sono i vantaggi e gli svantaggi dell&#8217;utilizzo di un albero decisionale. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%c2%bfque-es-un-arbol-de-decisiones\"><\/span> Cos&#8217;\u00e8 un albero decisionale?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Un <strong>albero decisionale<\/strong> \u00e8 un diagramma che rappresenta le decisioni che devono essere prese, i diversi scenari che possono verificarsi e tutti i possibili risultati. Un albero decisionale funge quindi da aiuto decisionale in cui devono essere presi in considerazione diversi scenari possibili.<\/p>\n<p> Un albero decisionale \u00e8 uno strumento molto utile per prendere decisioni perch\u00e9 consente di visualizzare tutte le possibili conseguenze di ciascuna alternativa e quali risultati si possono ottenere con ciascuna decisione presa.<\/p>\n<p> Ecco perch\u00e9 l\u2019albero decisionale \u00e8 una tipologia di diagramma ampiamente utilizzato nell\u2019analisi delle decisioni economiche, perch\u00e9 permette di rappresentare graficamente i possibili costi economici o i benefici attesi di ogni possibile scenario. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"500\" height=\"404\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/arbre-de-decisions-.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7845\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> In genere, ogni volta che viene presa una decisione, sono possibili diversi scenari. Quindi, un albero decisionale ti aiuta a vedere a livello globale quali sono tutti gli scenari possibili e quanto \u00e8 probabile che ciascuno di essi si avveri, il che ti consente di sapere quanto sia rischiosa ogni decisione.<\/p>\n<p> Si noti che un albero decisionale \u00e8 diverso da un diagramma ad albero, sebbene abbiano nomi simili e in realt\u00e0 condividano diverse caratteristiche. Per scoprire cos&#8217;\u00e8 un albero decisionale e in cosa differisce da un albero decisionale, fare clic qui: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/diagramma-ad-albero\/\">Diagramma ad albero<\/a> <\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"elementos-de-un-arbol-de-decisiones\"><\/span> Elementi di un albero decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Un albero decisionale \u00e8 composto dai seguenti elementi:<\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nodo Decisione (\u25a1)<\/strong> : corrisponde ad una decisione che deve essere presa. Nell&#8217;albero decisionale \u00e8 rappresentato da un quadrato.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nodo di probabilit\u00e0 (\u25cb)<\/strong> \u2013 simboleggia che possono verificarsi pi\u00f9 scenari, ciascuno dei rami che escono da un nodo di probabilit\u00e0 rappresenta uno scenario diverso. \u00c8 disegnato con un cerchio vuoto nell&#8217;albero decisionale.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Nodo finale (\u25b3)<\/strong> : rappresenta un risultato, quindi sono facilmente identificabili perch\u00e9 nessun ramo li abbandona. Nell&#8217;albero decisionale sono rappresentati da triangoli.<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"como-hacer-un-arbol-de-decisiones\"><\/span> Come realizzare un albero decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Per creare un albero decisionale \u00e8 necessario seguire i seguenti passaggi:<\/p>\n<ol style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Rappresentare la decisione principale<\/strong> : il primo passo nella creazione di un albero decisionale \u00e8 rappresentare la prima decisione da prendere sul diagramma. Per fare ci\u00f2 \u00e8 sufficiente disegnare un quadrato e una freccia che esce dal quadrato per ciascuna delle possibili opzioni che si possono decidere.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Aggiungi nodi<\/strong> : in ciascuno dei rami disegnati nel passaggio precedente, espandi l&#8217;albero decisionale aggiungendo nodi decisionali e di probabilit\u00e0.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Risultati di accesso<\/strong> : continua ad aggiungere nodi di decisione e probabilit\u00e0 finch\u00e9 ciascun ramo non raggiunge un nodo o risultato finale. Quando tutti i percorsi portano a un risultato, avrai completato l\u2019albero decisionale.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:18px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\"><strong>Prendi una decisione<\/strong> : una volta completato l&#8217;albero decisionale, analizzalo e decidi qual \u00e8 la cosa migliore da fare.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p> Tieni presente che l&#8217;albero decisionale non fornisce una decisione, ma aiuta solo a decidere. La decisione finale spetta a te. Di seguito vedremo come utilizzare l&#8217;albero decisionale per analizzare i diversi scenari possibili e prendere la decisione migliore. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ejemplo-de-arbol-de-decisiones\"><\/span> Esempio di albero decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Dopo aver visto la definizione dell&#8217;albero decisionale e la teoria su come si realizza, vedremo un esempio concreto per comprendere appieno il concetto.<\/p>\n<p> Una societ\u00e0 prevede di espandere la propria capacit\u00e0 per i prossimi 5 anni. La crescita attuale \u00e8 buona, ma si stima che potrebbe aumentare in modo significativo se finalmente si scoprisse che l\u2019economia sta decollando (la probabilit\u00e0 che ci\u00f2 accada \u00e8 stimata al 40%).<\/p>\n<p> Le opzioni sono continuare come prima, spostarsi in una posizione pi\u00f9 grande o espandere quella attualmente esistente. Sarebbe anche fattibile aspettare e vedere cosa succede nel primo anno e, se c\u2019\u00e8 crescita, procedere con l\u2019espansione. Il vantaggio economico che si otterrebbe in ciascun caso \u00e8 il seguente:<\/p>\n<ul>\n<li> Trasferimento:\n<ul>\n<li> Forte crescita: $ 800.000<\/li>\n<li> Crescita bassa: $ 100.000<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li> Estensione:\n<ul>\n<li> Forte crescita: $ 800.000<\/li>\n<li> Crescita bassa: $ 100.000<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li> Non fare nulla:\n<ul>\n<li> Forte crescita + espansione 2\u00b0 anno: $ 500.000<\/li>\n<li> Forte crescita + Non fare nulla: $ 450.000<\/li>\n<li> Crescita bassa: $ 400.000<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p> Sulla base di tutte le informazioni che la formulazione del problema ci ha fornito, possiamo rappresentare le decisioni da prendere, i molteplici scenari considerati e tutti i possibili risultati in un albero decisionale.<\/p>\n<p> Quindi, l\u2019albero decisionale per questo caso \u00e8 il seguente: <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"550\" height=\"560\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/exemple-darbre-de-decision.png\" alt=\"esempio di albero decisionale\" class=\"wp-image-7916\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Ora che abbiamo stabilito l\u2019albero decisionale, \u00e8 tempo di analizzarlo e prendere una decisione definitiva. Nella sezione successiva, ti mostreremo i diversi criteri che puoi utilizzare per determinare la tua decisione. <\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"criterios-de-decision-en-un-arbol-de-decisiones\"><\/span> Criteri decisionali in un albero decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> Esistono principalmente tre criteri per decidere quale decisione prendere utilizzando l&#8217;albero decisionale: il criterio pessimistico, il criterio ottimistico e il criterio delle aspettative matematiche. Di seguito vedremo in cosa consiste ciascuno di essi.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"criterio-pesimista\"><\/span> criterio pessimistico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> Il criterio pessimistico o conservatore dice che si verificher\u00e0 lo scenario peggiore possibile. Pertanto, in questo criterio, si sceglie l&#8217;opzione che d\u00e0 il risultato migliore quando lo scenario \u00e8 il pi\u00f9 negativo tra tutti quelli considerati.<\/p>\n<p> Se seguissimo l\u2019esempio visto sopra, utilizzando il criterio pessimistico, decideremmo di continuare come prima e non fare nulla, perch\u00e9 otterremo un profitto maggiore (400.000$) se la crescita dell\u2019azienda sar\u00e0 bassa. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"550\" height=\"508\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/arbre-de-decision-critere-pessimiste.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7917\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Utilizzando il criterio pessimistico garantiamo un risultato minimo, che in questo caso \u00e8 di 400.000 dollari. Quindi, se alla fine saremo fortunati e si verificher\u00e0 uno scenario migliore, otterremo un risultato migliore. Ma in nessun caso otterremo risultati peggiori.<\/p>\n<p> Tieni presente che anche se quando utilizziamo questo criterio pensiamo che lo scenario futuro sar\u00e0 negativo, dobbiamo logicamente scegliere l&#8217;opzione con la quale otteniamo un risultato migliore in questo scenario pessimistico. Sarebbe un errore scegliere l\u2019opzione che d\u00e0 il risultato peggiore; dobbiamo massimizzare tutto ci\u00f2 che \u00e8 sotto il nostro controllo.<\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"criterio-optimista\"><\/span> criterio ottimistico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> Il criterio ottimistico afferma che lo scenario che si verificher\u00e0 sar\u00e0 il migliore possibile. Pertanto, quando si utilizza questo criterio, si sceglie l\u2019opzione che ci consente di ottenere un risultato migliore quando lo scenario \u00e8 favorevole.<\/p>\n<p> Seguendo l&#8217;esempio precedente, decideremmo di spostare l&#8217;azienda, perch\u00e9 otterremo un risultato migliore se la crescita dell&#8217;azienda sar\u00e0 forte, soprattutto se il profitto dell&#8217;azienda sar\u00e0 di $ 800.000. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"550\" height=\"508\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/arbre-de-decision-optimiste.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7920\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Quando si utilizza il criterio ottimistico per decidere, il risultato pu\u00f2 essere molto buono, tuttavia, se lo scenario finisce per essere sfavorevole, di solito si ottiene un risultato molto scarso. <\/p>\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"criterio-de-la-esperanza-matematica\"><\/span> Test di aspettativa matematica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p> Questo criterio consiste nel <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/aspettativa-matematica-o-valore-atteso\/\">calcolare l&#8217;aspettativa matematica<\/a> di tutte le alternative, in modo che l&#8217;opzione che ottiene un risultato pi\u00f9 elevato sia quella scelta.<\/p>\n<p> Come nell\u2019articolo, l\u2019opzione che dovremmo scegliere \u00e8 non fare nulla e lasciare l\u2019azienda cos\u00ec com\u2019\u00e8, poich\u00e9 \u00e8 l\u2019opzione che ha il valore atteso pi\u00f9 alto. alto ($ 440.000). <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"550\" height=\"508\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/arbre-de-decision-critere-espoir-mathematique-.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-7919\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/figure>\n<p> Questo criterio \u00e8 molto utile quando il processo decisionale deve essere ripetuto pi\u00f9 volte, perch\u00e9 in questo caso l&#8217;aspettativa matematica fornisce in media le decisioni migliori. Tuttavia, se la decisione viene presa una sola volta, questo potrebbe non essere il criterio pi\u00f9 appropriato.<\/p>\n<p> Va notato che \u00e8 possibile utilizzare anche altri strumenti decisionali oltre all&#8217;albero decisionale, come la matrice decisionale. La matrice decisionale \u00e8 molto pratica per valutare la decisione da prendere secondo diversi criteri, clicca sul seguente link per vedere come si fa: <\/p>\n<div style=\"background-color:#FFFDE7; padding-top: 10px; padding-bottom: 10px; padding-right: 20px; padding-left: 30px; border: 2.5px dashed #FFB74D; border-radius:20px;\"> <span style=\"color:#ff951b\">\u27a4<\/span> <strong>Vedi:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/matrice-decisionale\/\">Matrice decisionale<\/a> <\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"ventajas-y-desventajas-de-un-arbol-de-decisiones\"><\/span> Vantaggi e svantaggi di un albero decisionale<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p> <strong><u style=\"text-decoration-color:#FF8A05\">Vantaggio:<\/u><\/strong><\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Gli alberi decisionali sono facili da capire.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Un albero decisionale consente di visualizzare globalmente tutti gli scenari possibili e qual \u00e8 il risultato atteso in ciascuno scenario.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Questo tipo di diagramma \u00e8 molto efficace perch\u00e9 non richiede molto tempo per essere creato, ma \u00e8 veloce da completare.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">\u00c8 inoltre possibile aggiungere nuove idee o scenari al risultato, rendendolo un diagramma flessibile.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Infine, l\u2019albero decisionale pu\u00f2 essere facilmente combinato con altri strumenti decisionali.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <strong><u style=\"text-decoration-color:#FF8A05\">Svantaggi:<\/u><\/strong><\/p>\n<ul style=\"color:#FF8A05; font-weight: bold;\">\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Se l\u2019albero decisionale ha molti nodi decisionali o molti scenari possibili, pu\u00f2 diventare un diagramma complesso.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">Spesso la probabilit\u00e0 che ogni scenario si verifichi non pu\u00f2 essere determinata con esattezza e pu\u00f2 quindi essere imprecisa.<\/span><\/li>\n<li style=\"margin-bottom:16px\"> <span style=\"color:#101010;font-weight: normal;\">L\u2019albero decisionale \u00e8 solo uno strumento decisionale, ma la decisione finale deve essere presa da qualcuno.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Questo articolo spiega cosa sono gli alberi decisionali e a cosa servono. 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