Sistemas de Informacion caso Walmart and P and G
Enviado por Rebecca • 22 de Marzo de 2018 • 2.695 Palabras (11 Páginas) • 679 Visitas
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Figura 3. Practica de Precision Tree de Palisade en casos de estudio
Construir un árbol de decisión: Los árboles de decisión proporcionan una estructura formal en el que las decisiones y acontecimientos casuales están vinculados en una secuencia de izquierda a derecha. Las decisiones, eventos al azar, y los resultados finales se representan por nodos y conectados por ramas. El resultado es una estructura de árbol con la "raíz" en los pagos izquierda y diversas de la derecha. Las probabilidades de que ocurran eventos y pagos para eventos y decisiones se añaden a cada nodo en el árbol.
Con las funciones se pueden añadir a cualquier celda de una hoja de cálculo y pueden incluir argumentos que son referencias de celdas y expresiones que permiten una gran flexibilidad en la definición de modelos de decisión. También puede colapsar y restaurar las ramas a la derecha de cualquier nodo dado por la sencillez y la navegación más fácil a través del árbol, e insertar nodos en cualquier punto de un árbol. Incluso se puede añadir sub-estructuras simétricas a los nodos particulares, gran medida la aceleración de la construcción de modelos de gran tamaño.
De tal manera que le permite analizar sus resultados determinado la mejor decisión a tomar en cada nodo de decisión y marca la rama de esa decisión TRUE. Una vez que su árbol de decisión es completa, el análisis de decisión crea un informe completo sobre las estadísticas de la mejor decisión a tomar y su comparación con decisiones alternativas. Así como también puede crear un gráfico de perfil de riesgo que compara los beneficios y riesgos de las diferentes opciones de decisión. Se muestra la probabilidad y gráficos acumulativos que muestran las probabilidades de diferentes resultados y de un resultado de menos de o igual a un cierto valor.
Características avanzadas:
Revisión bayesiana: Esto le permite a "voltear" uno o más nodos de probabilidad en un modelo con el fin de mostrar probabilidades calculadas utilizando la regla de Bayes. Esto es valioso cuando las probabilidades de un modelo no están disponibles en una forma directamente útil. Por ejemplo, es posible que necesite conocer la probabilidad de un resultado que se producen teniendo en cuenta los resultados de una prueba en particular. La precisión de la prueba puede ser conocida, pero la única manera de determinar la probabilidad de que usted busca es "revertir" un árbol tradicional usando la regla de Bayes.
Nodos lógicos: Un tipo especial de nodo en el que se selecciona la rama óptima de acuerdo con las condiciones que el usuario define. Un nodo lógico se comporta como un nodo de decisión, pero se selecciona la rama cuya fórmula lógica rama evalúa como TRUE como la decisión lógica (óptima).
Nodos de referencia: Se utilizan para hacer referencia a un sub-árbol. El sub-árbol puede estar en cualquier hoja del libro. Utilizar nodos de referencia para simplificar un árbol, para hacer referencia a las mismas sub-árbol muchas veces en un árbol, o para construir un árbol que es demasiado grande para caber en una hoja de cálculo.
Los árboles enlaces: Permitir a los valores de rama de un árbol de decisión de estar vinculado a las células en un modelo de Excel externo al árbol. Cada nodo puede estar vinculado a una referencia de celda o nombre de rango de Excel. Pagos nodo final se pueden calcular por un modelo detallado de hoja de cálculo. Esta potente característica combina la fuerza de un árbol de decisión para describir situaciones de decisión con la fuerza de un modelo de hoja de cálculo tradicional para el cálculo de los resultados.
Pagos con macros VBA: se pueden calcular los valores de ruta Payoff árbol de decisión utilizando una costumbre fórmula VBA. Utilizando este método, puede simplificar drásticamente sus modelos.
Funciones de utilidad de encargo: Convierte los pagos monetarios de un modelo en "utilidad" para dar cuenta de la actitud del tomador de decisiones hacia el riesgo, lo que puede afectar a la elección decisión óptima. Además ofrece una función de utilidad exponencial por defecto, pero, utilizando las funciones habituales de VBA, puede construir fácilmente su propia función de utilidad personalizada.
Precision Tree Developer Kit: Built-in lenguaje de programación que le permite automatizar utilizando Excel VBA.
Los diagramas de influencia: Uso de nodos y arcos, diagramas de influencia se utilizan para resumir la estructura general de una decisión. También pueden representar árboles asimétricos. Puede convertir diagramas de influencia en los árboles de decisión
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Figura 4. Características y Ventajas de Precision Tree
Licencias y Formación: está disponible a través de una variedad de opciones de licencia, incluyendo las empresas, la red y licencias académicas. Formación, consultoría y libros pueden ser incluidos con el software para asegurarse de que su personal y obtener el máximo provecho de su inversión.
3. Investigación sobre la herramienta: @Risk de Palisade
PALASIDE, (2016) aborda el sotfware @Risk como la herramienta que realiza análisis de riesgo utilizando la simulación para mostrar múltiples resultados posibles en un modelo de hoja de cálculo, y le indica qué probabilidad hay de que se produzcan. Computa y controla matemática y objetivamente gran número de escenarios futuros posibles, y luego le indica las probabilidades y riesgos asociados con cada uno. Esto quiere decir que usted podrá decidir qué riesgos desea tomar y cuáles prefiere evitar, tomando la mejor decisión en situaciones de incertidumbre.
Además ayuda a planificar las mejores estrategias de administración de riesgo mediante la integración de RISKOptimizer, que combina la simulación Monte Carlo con lo último en tecnología de resolución de problemas para optimizar cualquier hoja de cálculo que contenga valores inciertos. Usando algoritmos genéticos u OptQuest, junto con las funciones de @RISK, RISKOptimizer puede determinar la mejor asignación de recursos, la distribución óptima de activos, el calendario más eficiente.
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Figura 4. Practica de @Risk de PALISADE en casos de estudio
Para utilizar este software se requiere de los siguientes pasos que se abordarán:
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