公司金融决策树怎么画

『壹』 管理学决策树怎么画

其实逛市场的话，出来总要是把他清除就可以了。

『贰』 如何画决策树

画决策树的步骤如下：

A、先画一个方框作为出发点，又称决策节点；
B、从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝；
C、在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分叉点，或自然状态点；
D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝；
E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端画三角形，表示终点。


例题）
假设有一项工程，施工管理人员需要决定下月是否开工。如果开工后天气好，则可为国家创收4万元，若开工后天气坏，将给国家造成损失1万元，不开工则损失1000元。根据过去的统计资料，下月天气好的概率是0.3,天气坏的概率是0.7。请做出决策。现采用决策树方法进行决策
【解】第一步：将题意表格化

『叁』 关于决策树的画法

采纳答案的方法是对的，但是数字有误，估计是粗心了吧。

错误如下：

机会节点3（上午去甲）：8000×0.8+（-10000）×0.2=4400

机会节点4（下午去甲）：8000×0.7+0×0.3=5600

机会节点5（上午去乙）：10000×0.5+(-8000)*0.5=1000

机会节点6（上午去乙）：10000*0.4+0*0.6=4000

上午去甲的货币价值>去乙的货币价值 ，因为4400>1000

下午去甲的货币价值>去乙的货币价值 ，因为5600>4000

因此最佳方案为：上午下午都去甲

『肆』 某企业拟推出产一种新产品,现有三个方案可供选择,有关资料如下表,试画出决策树并进行决策。

方案A的预期货币价值EMV=0.4*200+0.35*80+0.25*(-30)=100.5

方案B的预期货币价值EMV=0.4*100+0.35*40+0.25*0=54

方案C的预期货币价值EMV=0.4*50+0.35*40+0.25*30=41.5

每年预计收益方案A:100.5-250/6=58.8

每年预计收益方案B:54-90/6=39

每年预计收益方案C:41.5-40/6=34.8

所以应当选择方案C.

图在WORD中画的，不太好，不过能说问题。符号采用美国项目管理协会规范，你可以根据企业具体标准修改。

『伍』 决策树怎么画 急

word画决策树的步骤如下： A、先画一个方框作为出发点，又称决策节点； B、从出发点向右引出若干条直线，这些直线叫做方案枝； C、在每个方案枝的末端画一个圆圈，这个圆圈称为概率分叉点，或自然状态点； D、从自然状态点引出代表各自然状态的分枝，称为概率分枝； E、如果问题只需要一级决策，则概率分枝末端画三角形，表示终点 。

『陆』 决策树的图用Viso中的哪种图画

viso作为office 的一款画图软件 最主要的就是有现成的模板 你可以用它的流程图现有模板展示你的决策树@

『柒』 这种决策树的图形，在电脑上如何绘制出来的啊

推荐使用XMind，里面有模板，可以绘制这种思维图。

XMind 是一款非常实用的商业思维导图软件，应用全球最先进的Eclipse RCP 软件架构，全力打造易用、高效的可视化思维软件。

希望对你有帮助。

『捌』 决策树怎么画

决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
一个决策树包含三种类型的节点： 决策节点：通常用矩形框来表示 机会节点：通常用圆圈来表示 终结点：通常用三角形来表示

『玖』 决策树的画法

机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。
从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习, 通俗说就是决策树。
一个决策树包含三种类型的节点： 决策节点：通常用矩形框来表示 机会节点：通常用圆圈来表示 终结点：通常用三角形来表示
决策树学习也是资料探勘中一个普通的方法。在这里，每个决策树都表述了一种树型结构，它由它的分支来对该类型的对象依靠属性进行分类。每个决策树可以依靠对源数据库的分割进行数据测试。这个过程可以递归式的对树进行修剪。 当不能再进行分割或一个单独的类可以被应用于某一分支时，递归过程就完成了。另外，随机森林分类器将许多决策树结合起来以提升分类的正确率。
决策树同时也可以依靠计算条件概率来构造。
决策树如果依靠数学的计算方法可以取得更加理想的效果。 数据库已如下所示：
(x, y) = (x1, x2, x3…, xk, y)
相关的变量 Y 表示我们尝试去理解，分类或者更一般化的结果。 其他的变量x1, x2, x3 等则是帮助我们达到目的的变量。

『拾』 决策树在word里面怎么画啊！

画图建议不要在Word画，Word画图很多功能都是没有的，而且很麻烦，可以去下个Visio来画。
——作为一个时不时就要画图的过来人的建议