의사결정나무모형(Decision Tree)

소개글

의사결정나무모형(Decision Tree)에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 의사결정나무
- 의의, 구조, 작성방법

2. 복잡한 의사결정나무모형
- 표본정보에 의한 의사결정, 표본정보의 가치,
사전확률과 사후확률, 베이스의 정리,
의사결정나무모형의 사후확률

3. Excel에 의한 해 찾기

본문내용

의사결정나무의 구조(1)

대체안(alternatives) : 대체적인 행동의 방향 중에서 어느 하나를 선택하는 것 (act라고도 함)
상태(states of nature) : 경제여건, 기후조건 등과 같이 의사결정자가 통제할 수 없거나 통제하기 힘든 상황 (사건 event라고도 함)  
상태확률 : 각 상태가 발생할 확률. 이들 확률의 합은 1이 되어야함. 이 확률을 알고 있느냐 그렇지 않느냐에 따라 의사결정 상황이 달라짐.
이득(pay off) : 의사결정자가 어떤 대체안을 선택할 때 주어진 상황에 따라 다른 결과를 얻는 것이 바로 이득이다. 

키워드

복잡한 의사결정나무모형,   사전확률,   사후확률