निर्णय वृक्ष
किसी निर्णय को संभावना और चयन नोड में बाँटें, मूल्य और प्रायिकता जोड़ें, और वृक्ष हर रास्ते का अपेक्षित मूल्य निकाल देगा।
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किसी असली उदाहरण से शुरू कीजिए
एक चुनिए और अपने हिसाब से बदल लीजिए। सब कुछ इसी डिवाइस पर रहता है। कुछ भी अपलोड नहीं होता।
अपेक्षित मूल्य: $0
उस शाखा को हटाने के लिए एक नोड को दूसरे पर खींचिएसंपादित करने या आगे शाखा जोड़ने के लिए कोई नोड चुनिए।
सुधारने लायक
- अभी गणना के लिए कुछ नहीं है। जड़ के बाद पहला चुनाव जोड़िए।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस दस्तावेज़ के बारे में लोग असल में जो पूछते हैं।
- निर्णय वृक्ष क्या है?
- एक चुनाव और उसके बाद आ सकने वाली हर चीज़ का नक़्शा, जिसमें हर रास्ते के आख़िर में एक संख्या होती है। चौकोर आपके चुनाव हैं, गोले वे बातें जो आपके साथ होती हैं, और गणना आख़िरी सिरे से मूल्य पीछे की ओर लाकर बताती है कि प्रतिबद्ध होने से पहले हर विकल्प कितने का है।
- चौकोर और गोले में फ़र्क क्या है?
- चौकोर एक निर्णय है: चुनते आप हैं, इसलिए उसका मूल्य उसकी सबसे अच्छी शाखा जितना है। गोला एक संयोग है: चुनती दुनिया है, इसलिए उसका मूल्य उसकी शाखाओं का प्रायिकता-भारित औसत है। इन दोनों को आपस में बदल देना वृक्ष की सबसे आम गलती है और इससे उत्तर हमेशा फूल जाता है: या तो आप उसका औसत निकाल रहे हैं जो आपने चुना होता, या उसे चुन रहे हैं जिसका सिर्फ़ औसत निकाला जा सकता है।
- प्रायिकताएँ कहाँ से आती हैं?
- आम तौर पर अनुमान से, और यह ठीक है बशर्ते लिख दिया जाए। जिस संख्या पर बहस हो सके, वह उस भावना से बेहतर है जिस पर बहस न हो सके। अगर आपके पास आधार-दरें हैं (पहले के खिंचे प्रोजेक्ट, जीत का पुराना अनुपात) वहीं से शुरू कीजिए। न हों तो ईमानदार अंदाज़ा भरिए और फिर वृक्ष को उल्टा इस्तेमाल कीजिए: पूछिए कि सिफ़ारिश बदलने के लिए उस अंदाज़े को कितना हिलना पड़ेगा।
- क्या अपेक्षित मूल्य बढ़ाना हमेशा सही होता है?
- नहीं, और यही इस तरीक़े की ईमानदार सीमा है। अपेक्षित मूल्य यह मानकर चलता है कि आप निर्णय को कई बार दोहरा सकते हैं और औसत निकल आएगा। जिस एक दाँव से कंपनी ही ख़त्म हो सकती हो, वहाँ ज़्यादा अपेक्षित मूल्य वाला विकल्प भी गलत हो सकता है, क्योंकि दूसरा मौका नहीं मिलता। वृक्ष से सिर्फ़ औसत नहीं, फैलाव भी देखिए, और तबाही को ठुकरा दीजिए, संख्या चाहे जो कहे।
- लागत शाखा पर क्यों, परिणाम में क्यों नहीं?
- क्योंकि किसी विकल्प को अपनाने के लिए चुकाई गई लागत आगे चाहे जो हो, चुकानी ही पड़ती है। शाखा पर रखने से वह एक बार गिनी जाती है, उससे होकर जाने वाले हर रास्ते पर। हर परिणाम में घोल देने पर उसे कई जगह दोहराना पड़ता है और यह दिखना बंद हो जाता है कि कोई विकल्प केवल आज़माने भर के लिए महँगा है।
- निर्णय वृक्ष कितना बड़ा होना चाहिए?
- आपकी उम्मीद से छोटा। दो या तीन निर्णय की गहराई ही आम तौर पर उतनी है जितनी कोई पढ़ेगा, और उसके आगे की सटीकता झूठी है: चार परत नीचे की प्रायिकताएँ अनुमानों का गुणनफल भर हैं। अगर वृक्ष एक स्क्रीन में न समाए, तो शायद वे दो निर्णय हैं जिन्हें अलग-अलग बनाना चाहिए।
- निर्णय मैट्रिक्स की जगह यह कब इस्तेमाल करें?
- वृक्ष तब, जब विकल्प अनिश्चित नतीजों तक ले जाते हों और सवाल यह हो कि हर विकल्प कितने का है। भारित मैट्रिक्स तब, जब विकल्प ज्ञात हों और सवाल यह हो कि आपके मानदंडों पर कौन खरा उतरता है। छोटी सूची में से विक्रेता चुनना मैट्रिक्स है। बनाना, खरीदना या रुकना तय करना वृक्ष है।
- कैसे पता चले कि उत्तर कमज़ोर है?
- एक संख्या बदलिए और सिफ़ारिश देखिए। अगर किसी प्रायिकता में पाँच अंक का फेर चुनाव पलट देता है, तो वृक्ष बता रहा है कि विकल्प पास-पास हैं और बाक़ी मेहनत उसी अनुमान को पक्का करने में लगनी चाहिए। अगर आँकड़े काफ़ी घुमाने पर भी उत्तर न हिले, तो विश्लेषण बंद कीजिए और फ़ैसला कीजिए।
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RACI मैट्रिक्स बिल्डर
.raciहर कार्य के लिए तय करें कि कौन करेगा, कौन जवाबदेह है, किससे परामर्श होगा और किसे सूचित किया जाएगा, और खाली जगहें पकड़ें।
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.dmxभारित मानदंडों पर विकल्पों को अंक दें और देखें कि आँकड़े किस विकल्प का समर्थन करते हैं।
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