[의사결정분석] 의사결정나무와 영향도 및 주관적확률과 베이지안분석

목차

1. 영향도와 의사결정 트리
1) 모형의 개념과 모형화 원칙
2) 영향도
3) 의사결정트리

2. 주관적 확률과 베이지안 분석
1) 주관적 확률의 개념
2) 주관적 확률 부과
3) 주관적 확률의 평가
4) 베이지안 분석

본문내용

1. 영향도와 의사결정 트리

1) 모형의 개념과 모형화 원칙

(1) 모형의 개념
- 의사 결정을 하는 것은 의사 결정자이지만 대개 의사결정 문제를 모형화하여 여러정보를 종합 정리하여 의사 결정자가 의사 결정을 할 수 있는 기반 조성 및 나아가 최적 대안까지 제시해 준다.

① 직감적으로 문제를 파악하고 풀기보다는 복잡한 문제를 풀기 쉬운 모양으로 변화시켜 처리할 수 있으므로 규범적 의사 결정방법에 유용하다.
② 컴퓨터의 지원을 받을 수 있으므로 세부 사항을 계속해서 지켜 볼 수가 있 고 필요한 모든 계산을 빨리 수행할 수 있다. 그러므로 모형을 사용하면 모 형에 의해 생기는 문제의 개별적 세부사항이나 복잡한 결과에 대한 판단에 의사 결정 분석자는 항상 주의를 기울일 수 있다.

(2) 모형화 원칙

① 단순성 : 모형은 무엇보다 믿을 만하며 쉽게 이해되어야 하며 확장할 수 있 어야 한다. 또한 모형은 새로운 요소가 추가적으로 고려될 수도 있고, 모형의 주요 부분에 대하여 새로운 질문을 할 수 있어야 한 다. 그래서 모형 제작자는 모형화 작업을 할 때 융통성 있는 편집 기능이 가능한 도구, 즉 DPL같은 소프트웨어를 사용할는 경우가 많다

참고 자료

없음