TREEPLAN使用详解

1、第一章安装Tree plan （以下称决策树）是在excel中画决策树的一个加载工具。是由旧金山大学教 授米歇尔R.米德尔顿开发，并由杜克大学 Fuqua商学院的詹姆斯E.史密斯教授改良使用。一、安装方式决策树的所有功能都在一个名为 TreePla n.xla的文件中，根据你的使用情况，共有以下 3种安装方式。第1种，偶然使用如果你只是偶然使用一次决策树，那么每次当你用的时候下载一次即可。你也可以把 TreePla n.xla文件放在一张软盘、电脑硬盘或网盘中。直接双击“ .”加载第2种，选择性使用在这种场景下，你可以使用excel的加载项功能来安装决策树。步骤如下： 把TreePlan.xl

2、a保存在你电脑硬盘的某个地方。如果你把TreePlan.xla文件保存在了excel或office 子目录文件夹里，请直接到第三步。否则，打开excel-单击office 按钮-excel选项-加载项 -转到 -加载项对话框，单击浏览按钮，找到TreePlan.xla ， 单击确定。在加载项对话框中，可以看到已经有TreePla n.xla选项，选中决策树前面的方框，单击确定。如果你为了释放内存不再用决策树了，那么在加载项对话框中，去掉决策树前面的方框 中的对勾。当你要使用的时候，选择加载项，并选中决策树即可。如果你要从加载项中移除决策树，直接在你保存TreePlan.xla文件的地方把它删除

3、即可。 下次当你打开excel并使用加载项时，会出现一个“未找到加载的 TreePlan.xla文件，是否 从列表中删除？ ”的对话框，单价确定即可。1）首先把加载宏放入如下安装文件件“D:Program FilesMicrosoftOfficeOffice15Library K 冉F 砂”罟冃赭阳JLrLal翊Ta J y -夕* 三wX苗匕合笄后雇干-7ts厚用b 计盛胳 h TttSSstt： (OJ h Pr&gram f-Jes Mi crfisoft Oi+i e 4 Office IS Library b包昔到岸中-共享”愣证期姜型大小;藪AnlysjMi7yg/17 iftis

4、価SCLVER201&/1/4 2D；19文転阪问的如F EUFO_OOLL4M2DL/10fl 20;35Microsoft Excel 3 & 5 KB討5卞童U 1 SolwerTsblff KlamZQ15/10/5 10s2VMicrosoft Excel 81 KBncCrrwQd tree pl a mil a 201B/1/4 20,20Micraitift Excel .IBS KBlibrary英?la? br? r?美la? ? br? r? n.图书馆，藏书室； 文库C:Program FilesMicrosoft OfficeOffice15LibraryT 出 b

5、12 35 Wmdcvrc&wO C= h Prsa-gram Aes k Micrno-ft- Office k O-HICF15 b Library丈小Ara ysh5015/1/22 MME文蚌去SOL=ReQi 7/1ZR T&45d EUROTOOLXLAM201/10/1 20 兀Micrcsoft Exml HN385 Sclverlablejilain2015/10/5 lCtZOMicrcsoft Excel._Bl2）加载：文件-选项-加载项-加载项-treeplan-转到Tyndr GLa-ss CQB Prfdut-JIiK Rrpblxni 扶拿 直看Winder 直

6、言弟t - Excel它JF质帚污；：-6揖 宙闻 观圉 9，驚匪界SolwrTablr导出呉单笳爭丈匚磁第3种，经常使用如果你希望只要打开excel就能够使用决策树，那么就把TreePlan.xla文件保存在Excel XL Start文件夹里。Excel XL Start 文件夹路径：系统盘（通常为 C盘） Docume nts and Setti ng 文件 夹 Application Data 文件夹 Microsoft 文件夹 Excel 文件夹 XL Start 文 件夹。Decision TreeJMA艮曲布后辽 敷毎 若卿 视罔J ir燮屯 1 卜(D：l Pro gram F

7、iles Microsoft Office 卜 OfiicelS 0卄始怔豔项| 二打尸包含到库中”寿”新磁立帳次1、tAMPLE2O17/Q/17 1&L5文性與.S lAFtlLl2O1?/17 10:1/童近诂问的他号.XLS7ART2Q17/S/17 K：L71沁勺下空f ACCICO.EXE2017/3/17 l&l? 351.661 K0*、ACCWIZDLL空交件娈k巧煜用區W麻212 KB二、新建一个决策树你可以通过选择加载项-决策树或者按快捷键ctrl+t来新建一个决策树如果你的工作表没有马上出现一个决策树，就会出现一个有三个选项的对话框，如图决策树将以你选中的左上方的单元格

8、为基准 画一个默认的决策树，上图就是选中B4单元 格画的决策树。（注意：决策树在的区域将会改写工作表中已经存在的值；尽可能从你保存数据的右面 的区域开始画决策树；并且不要添加或删除决策树覆盖区域的行或列）DecisiQii Tree擂入员直布局公式 洒 事阅 视圏添加前添加后三、添加分支或修改分支和节点对默认决策树添加分支或修改分支和节点来制作一个决策树。1如果要修改分支名称和概率，则 单击包含分支名称和概率的 单元格，直接修改即可2、如果要修改决策树的结构，比如添加或删除分支和节点，则 选择那个节点或者包含节 点的单元格进行修改，同时可以单击加载项中的决策树(decision tree )或

9、快捷键ctrl+t ， 决策树会提供一个可以使用的命令的对话框。交件Decision Tree口 | |14仆rOneThrMFour1）添加分支：选择节点（一定选择节点所在的单元格,不能选择节点上面的图形）-选择Decision Tree 令按钮-Add bran ch-okbranch 英br a ? n（t） ? 美br ? nt ?vt.分支；出现分歧vi.分支；出现分歧n.树枝，分枝；分部；支流删除分支和节点in sert dicisio n:插入决策； add branch :添加分支； cha nge to eve nt :改变事件2）删除分支:选择要删

10、除的分支节点单元格（一定选择节点所在的单元格，不能选择节点上面的图形）-选 择 Decision Tree命令按钮一Remove previous branch 移除树枝Tki7T5W鑫入史面帝局公式出It顾CA0eDecision 2Rrnevebranch0Decision 3Cancel00匚hangp to decision node Change to event no Paste SubtreeTreePlan (Education Terminal厂Optionsi,FiveDecision 14567s 910111213141A |10De：ision 1删除前previou

11、s 英pri ? v? ? s 美priv 先；在以前删除后? ? s adj.以前的；早先的；过早的adv.在3 ）添加事件节点:我们通过选择第二项Cha nge to eve nt node （改为事件节点）来把选择的终点变为事件 节点，选择分支数目，这里默认为 2个。然后单击OK决策树就会在终点的地方出现两个新 BDecision 2Decision 3DeJan 2比如要为第一个事件添加一个新的事件节点，则选择紧挨着那个事件分支终点的空白单 元格（G6），然后按ctrl+t 。决策树则出现如下对话框：cha nge to eve nt node : 改变活动节点0的分支事件。如图：4）

12、节点类型决策树将根据你选择的不同出现不同的对话框。 会出现如下对话框：当你选中一个事件节点，并按ctrl+t时,厂0T 5Event 3Solvrr7ablGDecision Tr三苦严-5Fvsrt3Ceciian 10TO1 a0当你选中一个决策节点时，会出现一个类似的对话框。如果你想为此节点添加一个分支, 则选择Add bran ch （添加分支）单击0K即可。C IEFGH/DeciBicn 1/(10110.5am 3_c30.5Cnt +!_OKCancelSelect-.Help5）节点之前插入决策/事件节点如果你想在你选择的节点之前插入一个 决策或事件节点，则单击In sert

13、 decisi on（插入决策节点）或In sert eve nt（插入事件节点）-单击 0K即可。OdK T仕=rF(E13-F9. L2)C12i丿CeciBicfi 2fi Add branch 亡opy SLibtr&e Inwrt dec爲is IntSki i&v 的 t Change to event Ehartfiri irM- Chan-ge ta teirminsl Remc%e branchTree-Plan (Edufation Oedsiorr 勺至布局会式兰冇冋竺衿 Sok.prT.iNe0151617if?交伴开始 循入戈直布局公式 注 亩阅 初囹 taW?福听阅

14、蕃器SolverTableDecision Tree5?車命令G8C D3Add branch Copy subtree6 7 s9 mCecisicn 10.50.5Tr”Pbn (Education) Event | U 1213141516171819202122 gDecision 2Deasicn 5Q Insert d!.?P.Insert eventChange tc decision Shorten treeChange to terminalRemove branch交伴开始 循入戈直布局公式 注 亩阅 初囹 taW?福听阅蕃器SolverTable加 寺團 E2E Autt

15、C丑诵店确気占“血shorte n tree缩短树；shorten 英? ? ? t( ? )n 美? ? rtn vt.缩短；减少;匚；巳匚wiofi 11 BOSI in 0匚pzicn 205Ewnt36）选择的节点移除i Dtniw 5事件节点不能移除，要想移除，先转变为决策节点。如果想把选择的节点移除：选择节点 -选择Decision Tree 命令按钮一Shorten tree-ok0ftsem4开甘贯眞托隆參式D 口1EirciTiKM-! TreeD#；ii - EubiTrmmInsen dedsionJrnwt Et. vrrtff CtdbCiatHznl Drcisio

16、rl 丄14Treelan Education EventTreear fEducation Help0 Add branch匚opy subtreeInsert deci&ionIriKrt eventChange to decidonShorten treeChange t口 terminalRembranchC a reelSelect.0 ption?.rTree Plan Pf EJCKI1.54 * Decision Tree SoftwareAdd-In fex Microsoft Eic#l 5, 95, 7r 982000. 2001 i 2002 far Windciws

17、and MaartoshTeePlan helps you builq and medif- qlecon t-ec diaq-ann ir EKCUI wairkshifbts, TrecPlan dLtornaticdll puts fc-irrnti as on your crksltset for rva utirg tHiese treei.To build a rwv deepen tree, fir cr#aT# 3 nw worksheet Tihsi (tart T r#sPl*n in on# cf two 府胡ysu(1)Cboos* Decision Trce from

18、 th Tocls menUi. QF(2)Ua _ _J13H15IS171919IDeclio：n 5100InwMflu sFWnl4Selects变短vi.缩短；变短7）帮助如果想得到命令按钮的详细介绍，则单击 Help按钮8)Copy subtree(复制子树)对于Copy subtree（复制子树）这个按钮在建立大的决策树是很有帮助的。如果有两个及以上的决策树是相似的，则可以用复制粘贴子树而不是分开添加各部分。要复制一个 子树，则单击你要复制的子树的根节点 -单击Copy subtree按钮。这表示要复制所选择的节点以及在这个节点后面所有的部分。帕 赵m君局壬OtEidDF Trw

19、Acd branch10 mChange to decision Shonni 柑跌1 ttiarg? tc teriral Hem ove branch逗诉闫養鰐 SolverTble色| Copy -subtfBe： Iricrt dciic iEven13TreeDla；n (Eduzaticnj Evert0电已10血1OKQptior-.选择根节点一复制子树要粘贴子树，则选择要粘贴的节点-选择 Paste subtree （粘贴子树）即可、Oeliifiion 1*1)1819202122231011is1719?0paste 英pe ? st3&35 cn 5选择根节点一粘贴子树

20、edsion I0*Ent 4Oecision 2 edsion 5BranchesChange to decidar rodeOre厂 Clhatgp to event node(Si Two3ubtrnThrwR4mDv previouc brttflchFckjrFk#& ICLH粘贴后美pest vt.张贴，裱糊；用浆糊粘n.面团，膏；糊状物，胶粘浆 糊丈件r-TiiJ7J5Deci31 or Trecfl110Ewt4u15TrecPI ai TnumD Termddton co9）用EXCEL的功能修改决策树格式因为决策树是直接在Excel里做的，可以用EXCELS功能修改决策树格

21、式。比如你可以 对事件标签使用用粗体或斜体。选择你需要修改格式的单元格，然后用excel格式按钮修改格式。尸消1樂 SS11 ”-暂fS式2E7A45&tg910111:1314151C17is啊303122孙2425272flluecision 110 5Eutnl 3选中单元格-子体加粗Snbw ablr-RT 4片:口邛團flectanfIt 1+0Hii. 5 签订合同Hi I IUUDCOL不凄置挣秦 k._2L.0CUO.n不签订咅同0-500MZ：DC.C 自动方式阪功150L.1500003*XQQ-13U0CC sonnc-bull.决策、事件节点图形格式调整flGenets

22、4T忑自合非百居中灯齐方式*Decision 1Even 3C4Zac.slcn E沙”亭2唬渎寸T m -1 A A番人.页耳布是山 ASd建沪闻洼裁So uracil审闻 吨罚me派le：.sicn 210）Select （选择）的对话框有一点可能很有帮助，就是当你没有选中一个节点，按ctrl+t之后就会出现一个Select0os-JDnnisicin ?：D14DM ionoG6u二I LrlO1C0D1Q11_G_ H17C DLftt3181S丈件（选择）的对话框也可以在Node （节点）对话框中单击select按钮出现此对话框尸培 a 吴悴 g Sf 嘎图 忙權些 即 此生塞Sil

23、verTableDpriiain Tf-flsEuer 1 3：GanodGdurr-nNod啊-Di旳旳闪 Lefl b irtt+ies,m Rigiht bsnche&TFTiniral lieUtciiMcn 1Brunch r jrn曲件谛1曲th fiowtProbabWNt Rcllbsck V5/GE$Rcllbark F,TfTTnrial valinObject?Crti-iion inodvQ.E 峠 nlnoid 科Tf nwial nod时Brandi linesDiipcini lir-f QFiwrtcn.Optans.-Jacicior “种Tre-ePldn

24、iEducarim EventDecision 1虹虻白branchbtrec1 InsErt JorvrT uaFSekct-HOptiUHSr.Decision 20.5巨 MHft d尸Man右局4i弍心 审剧 肚皇mi列洼努SZil. C- 33lcCharge tc decisionShorten tre Charge to terminal艮曰E6C2_ 妙-100Rollback EVs/CEs( Expected Values:使用期望值)(Collective Evolution :集体进化)7C070070Q-IQO -1QQTreiiP(Bn (Edursrtioii S

25、dlecl3Expected 英? kspekt ? d美? kspekt ? dadj.预期的；预料的collective英k ? lekt ? v美k ? lekt ? v adj. 集体的；共同的 n.集体evolution英,i? v? lu ? ? (? )n; ev- 美? ? v? ? lu ? ? n; (occas.)? iv? ? lu ? ? nn.演变；进化论；进展Partial cash flows:部分现金流Probabilties:概率Obj&ctsDfNnvien fuadesEvrrrt AodeaTrmiiMl IWAMHnrh lin*Dhgfi-nlGg

26、n n eclcrICokjnftfl?：Node*Di*9DnllLLfffe bmnehRight hrnnchriTemigl WIIJMBranch names分支名称j700700IQ0a仝支名称-ICO -1OQO Orch nimei Pnrsal cflih flawi Proton bl Hi 11 Rol hrtdf EVX 乱 關lb卅HJ?1品皿| VitlLjCiOK E Oplicfnji=亠回滚 EUs(ExponentialUtility:指数效用)exponential 英? eksp? nen ? l美? eksp? nen ? Iadj. 指数的；幕的 u

27、tility 英ju ? ? t? I ? t? n.实用；效用；公共设施；功用adj.实用的；通用的； 有多种用途的四、决策树示例下图是一个决策树的示例。在这个事例中，这个公司需要作出如下决策：(1) 是否接受一个合同的提案；(2) 采用哪种方式满足合同的要求。决策树包含由分支连起来的 决策节点、事件节点和终结点。每个分支由包含公式、单元 格引用、标签的单元格环绕。你可以编辑各分支的 标签、概率及现金流。每个分支上的现金 流是这个公司做这一事件的所得或所支付。比如，如果公司决定采用合同的提案，贝U需支付 50000美元，签订合同后可得250000美 元。如果采用自动方式，需支付50000美元

28、，如果自动方式失败，需支付120000美元，采用 机械方式则需花费120000美元。金流的和。在事件节点旁边的返回值(上图中的90000)是决策树计算的期望值，在决策节Education) SelectCdkanch namesPartial Gh flowiPiro ba bi itie&Rol l ba ck E /s/C EsRollback Ells总 Termnal valuesO j OptionsOlbjectsDecision nodesEvent ncdc3Terminal nod&s Branch linesDiagonal lineConnectorsCancelColu

29、mnsNodesDsogcrlaLeft branchesRight branches Termiml valuerHelpTreePlan (Education) TerminalBranchesOne a TwoThreeC) FourFiveSelect,.TreePlsn fEdu匚atio n ： Optionsj OKa Add Ibranch Copy subtreeCancelInsert dockicinInsert eventSelects.ChaungF to PvntShorten tres(OptiaryChange to terminalRcrnQve, branc

30、hHelpCeria inty Equ ivalentsQ Ue Experted ValuesU主色 Experiential Utility Funrtian&eci5loH Node EV/CE Choices7 Maximize (profits)(costs)点旁边的返回值则是两种选择的最大值。在决策节点旁的值 表明了哪种选择为最优决策。比 如，在1这个决策节点的值是20000,这表明接收提案是最优决策；在 2这个决策节点的数 值为90000,说明公司应该尝试自动方式，因为自动方式的收益 90000大于采用机械方式的 收益80000.可以通过选项按钮来选择决策树的计算方式。在任何决策

31、树的对话框中，单击Opti ons（选项）按钮，打开对话框。第一个选择是Use Expected Values （使用期望值）、Use ExponentialUtility Function （使用指数效用函数）。certai nly equivale nts:当然等价物certainly 英? s? ? t（ ? ）nli美s ? tnliadv. 当然；行（用于回答）；必定 equivale nt 英? kw? v（? ）1（ ? ）nt 美? kw? v? I? nt adj.等价的，相等的;n.等价物，Use Expected Values :使用期望值expected 英? kspe

32、kt ? d 美? ksp ? kt ? d adj.预期的；预料的v.预期；盼望（expect的过去分词）Use ExponentialUtility Function （使用指数效用函数）exponential 英? eksp? nen ? l美? eksp? nen ? ladj.指数的；幕的utility 英ju ? ? t? l ? t? n.实用；效用；公共设施；功用adj.实用的；通用的； 有多种用途的decision node ev/ce choices:决定节点 ev / ce 的选择maximize英m ? ks? mW z美m ? ks? mW z v. 使增加至最大限度

33、；充分利用 minimize 英m ? n? md? z美m ? n? md? z v. 将 减到最少；贬低第二章决策树详细步骤指导决策树可以用于在不确定环境下连续决策的模型。决策树生动地描绘了做出的 决策 、可 能发生的 Q Charge to decision node Change to event node Paste subtreeRemove previous branchIFTreePlari (Edu匚mtf口n) DecisionCancelSelects.事件以及与决策、事件相关联的 产出。概率被指定给事件，收益依赖于各项产出。 决策树分析的目标便是找出最优决策。决策树包含

34、以下内容： 节点、分支、终点收益、策略、收益分配、确定均等值以及压值 法。下面的问题说明了一些基本的概念。DriveTek 研究院的问题drive 英 dra ? v 美 dra ? vvi. 开车；猛击；飞跑 vt. 推动，发动（机器等）；驾 驶（马车，汽车等）；驱赶 n. 驱动器；驾车； 心理 内驱力，推进力；快车道Tek:技术评估套件（Tech no logy Evaluation Kit ）evaluation 英 ? ? v? lju ? e? ? n 美 ? ,v ? lj ? e ? ? n n. 评价； 审计 评 估；估价kit 英 k ? t n. 工具箱；成套工具 vt.

35、装备 vi. 装备DriveTek 研究院发现一个电脑公司需要一个适用于新电脑系统的磁盘驱动。由于这个电 脑公司没有可用的研发人员开发此磁盘驱动，所以他们将于一家独立的研发公司签订开发合 同。这个电脑公司将为最优的磁盘驱动的开发提供 250000美元的费用。 研发公司则提供最优 的技术方案，并享有较高的技术声誉。 DriveTek 研究院计划参与此次投标。管理层测算了一 个 50000美元花费提案，有 50%的可能赢得此次投标。然而， DriveTek 的工程师们则不清楚 签订合同后如何开发此磁盘驱动器。有三种方式可以尝试。第一种是机械方式， 将花费 120000 美元，工程师们确定使用这种方

36、式他们可以成功开发 出模型。第二种方式是包含了电子元素。工程师们经过测算，电子方式开发的模型仅需要花费 50000 美元，但是只有 50%的可能得到想要的结果。第三种方式是采用磁元素，此方式将花费 80000 美元，有 70%的可能成功。DriveTek 研究所在同一时间只能选择一种方式，但有时间尝试两种方式。如果选择磁方 式或电子方式，并且尝试失败，第二选择则必须是机械化方式以保证开发出成功模型。 DriveTek 的管理层需要在综合这些信息并作出是否继续的决策。二、节点和分支decision 英 d ? s? ? （? ）n 美 d ? s ? ? n n. 决定，决心；决议决策树有3种节

37、点和2种分支。Decision node（决策节点）表示此处必须做出一个选择， 用方框 表示。从决策节点延伸出来的分支称为 决策分支 ，每个分支代表了一种方式选择或行 动方案。选择的设置要满足两个条件，一个是必须是排他的，即选择一个，其他的则不能选 择；另一个必须是详尽的，即所有的可能选择都包括在内。在 Drive Tek 的案例中，涉及到两个主要决策：第一个，需要决策是否准备提案； 第二个，如果准备了提案并赢得了合同，则选择三种方式中哪种方式满足合同要求。事件节点能够解决事件的不确定性，即决策者在此能够知道事件发生的可能性。事件节 点，有时称为机会节点，用 圆圈表示。一个事件包含了从事件节点

38、延伸出的 事件分支，每个 分支代表了这个节点上可能发生的事件。事件的设置必须是排他的及详尽的。每个事件都被 指定了一个主观概率，一个节点包含的事件的概率之和必须是 1.对于Drive Tek的案例有3个不确定性：是否能够赢得合同；电子的方式成功还是失败；磁方式是成功还是失败。一般来讲，决策节点及其分支表示了决策中可控制的因素；事件节点及其分支表示了不 可控的因素。决策节点及事件节点按照主观的时间顺序排序。例如，一个事件节点的位置代 表了决策者知道这个事件的产出的时候，不必等到事件发生。第三种节点为终结点，代表了决策与事件的最终结果。终节点代表了决策树的终止，在 手绘决策图中，在分支的结尾显示；

39、在电脑绘图中，以三角形表示。下面的表格显示了决策 树中3种节点和2种分支的涵义。决策节点方框方框决策分支事件节点圆圈圆圈事件分支终结点端点三角形或线最终收益三、最终收益每个终结点都有一个与之相关的终点值，有时称回报值、收益值或终点值。每一个终点 值测量了一种方式的结果：从最开始的决策节点到特定的终结点一条不重复的决策和事件路 径。终结点值的得来：一条路径会指定相应的cash flow （现金流）给每个决策分支和事件分支，然后会在到终结点的分支上自动计算现金流的总和。在DriveTek的案例中，对于大部分决策和事件分支都有清晰的cash flow。对于有些案例需要更精确的数据模型来得出终点 值。

40、下图决策树显示了整理后的分支名称、概率、现金流：p80000150000却艮电子方式0150000宾诙逐式-12000020000-50000-W0CUN X0.5电孑比方瓦金功12300800005000090000-BOOOO MOOO-50000200000.5电轉比力丸氏败IR1 Sr-r- 4 (* Ch KTL|- ia rn-120001(1eoooo15000110111213111电15.1&Iir16111-甜21zz15000190DD0-因C：1_&awalMB.-qQ弓 4tuif：Biun cd -EV4K 3XOi 、hat电于齐或*0*5!CO Q3叫炉炉0u0

41、n?O IKiDOO其他在节点左下方单元格中的公式都称为回滚公式。-IAXC1I.IL； n.这些公式主要用于为每个决策节点确定最优选择。在单元格B26中，公式的结果为1表明第一个分支为最优选择。这里，第一个选择为准备提案。在单元 格J11,公式的结果为2,说明第二个分支（从上到下，为1、2、3）为最优选 择。如果赢得合同，Drive Tek应该尝试电子方式。下面的几章将会有详细的解释。六、格式化决策树以下的步骤演示了如何使用 TreePlan和Excel功能来格式化决策树图表。 你也可以为你的决策树使用其他格式。1.右键单击工作表名称，快捷菜单中选择移动或复制工作表。 在左下方的移 动或复制

42、工作表对话框中，把建立副本前面的框打勾。然后单击确定。-WOOiji裁30313Z33IIu：TiriCnj-1 inano3XW*瘗动老复制工作表将逸足工作表移至工作簿:Originalr、0.QjEGr:-.1Help30000C当所有的概率都被选中之后，单击 左对齐按钮0工迂8泌 辽皿泌丄页2.在名为Original(2)的工作表中，选择单元格 HQ从加载项中选择Decision Tree。在 TreePlan select 对话框中，选择 Cells 里的 Probabilities, 然后单击OKDedicjn Ts-W福曲先话 5G-vw -ab -50OOOC-120400aoc

43、i&ft电孑比背工我功150001-SCIDna9000BI25 0OCD3CODD30000:-nlfiriEvrrr nodesTiSE-rml TtCKf-eS21.Rc- back EVsA.Jsb ancn lireMH5CI0OC- ?:?():虔壬主生CIUHIHI Nod-MiLeH brnir-zhe-sTerminal rdlues-crmina vaPair al cash fle-AT；IPr站！帚疋,H 5电亍优万r头也62&30EllTreePk-i |Educicr! Se-ltrtK _ L机犠方式H負 X str” m0,5d：；l35ODD0W0C0T00M

44、 201)00不推留睦秦D. 5EW騒同8QQ0Q150000300匸加COO-500000开怡0E矶斜方求电予化厅瞄曲MT尝亡电上卜式1500(30-1ZHDOD0. 7矩方式成冷1E12000D2*10(1011 A A用Qlfll障塞转磺（订站“-50000 9QQQ00 120000-120000 ao jijo-S3WQ 94OQ0 x irwfts 知 as軒fr- *-巨甘H启性甲-电子忻厅式壬败;世方式非煎300003.选择单元格H12 从加载项中选择 Decision Tree。在TreePlan Select 对话框中，选择Cells中的Partial Cash Flows

45、 （参与的现金流），然后单击OK 当所有的Partial Cash Flows都被选中，单击 左对齐的按钮。PB0OCOO世it主于方itI mmWOOD、当.扎掘hi:14S-6WOO6 4W0然后单击开始菜单中数字选项卡右下角的箭头，在分类中选择货币，小数点位数键入0，货币符号选择$，负数选择-$1,234,单击确定。Q.3誓厅式先曲ft肴EB于干 AS园诵實At 白tB近LW?T如團了b碎和.灶?ftAC3ra如旋itsSal-rrabk1J” * fit A 冷-序ns 财二吧蜃B Iu -丄-:.A - T- M=电苕匡仓二舌巨二”b -弘掘J5畫阳皿 CR甲祥吊E：-4*rL5gj

46、T 昌 叮HL Jd4).5电子吃审式咸功Itiil1E11?181920RE 匡L ft卯asji.150 WO忖歸辽：C斗I昇G112!4ISLIDOI：0.7昏方式战期3CD03W0012CD0-12CJOC-32iXiCO200X1七、掩饰模型输入值当你创建了一个决策树模型，你可能需要与你的同事或客户讨论这个模型及 其假设条件。对于这样的交流，也许把公式的结果和决策节点的选择结果隐藏起 来会更好些。下面的步骤说明了如何只显示模型的输入值：-爭等狞符号Decision TreeSensitivity Ajialywi勺乗单命令ElA B C1 Tr eeFla (E ducati om)

47、 Stried1-CellE广 Eruichi5广 Partial cash flows i Fr oibili ti esC R-allback E/s/CEsC Rollback EITEL T ermi n)sl vise 5-Obj wets广 DcisiQH ndes Evnt nodsf Terminal ncdes Br inch 1i nes1 Di agonal li ites 广 CMiectoysCwctl-C oLurwn呂厂 Di agomkls厂 L&ft braRehft s厂 Right branches T erm i nal value m口 ooo-55Q

48、-QQQ1.在Orig in al (2)工作表中，选择单元格B1.从加载项中选择 Decision Tree。 在TreePlan Select 对话框中，在 Columns中选择Nodes,然后单击OK当所 有的节点列被选中，单击开始菜单中数字选项卡右下角的小图标。在分类列表中，选择自定义，在类型编辑框中，键入三个分号；;；，然后单击确定。lini !cJUL 0如电干7T式IIJOOMiOOC-o900 ji：ilECCUW-$3 acio057000；$0-5I：IQLIQW 7蛊方式込Lr isITi:0,5|-f 120* (W03T a9- 111I.：u.电子北书式我换I “

49、药212223!舁对3加3C0MEOptions.，设置单荒格格式勺凶数字I对齐I字体I边桓垣充I保护I 分类:示例Li 星孰货令曰吋百分科丈特倚F1副邇用褶式00 00瀾有格式为基础，生成自定交的數孚格式取消 I备注：一个数字的自定义格式包含 4部分格式代码。这4部分由分号分开, 从左至右，分别表示正数、负数、0值和文本。当你对这4部分未输入任何格式 代码，仅3个分号，EXCEL则不显示正数、负数、0值和文本。其实那个公式还 被保存在那些单元格中，只是结果不显示出来而已。类型;非,00就 #o. 00_ * #,00_ ；_ 木-花神L ；_ * *-*_ ；_ _ * #,#oooZ ：_

50、 +#0.00_ ；_ *；_ a_ * #, #j_ ;_ * -t #io_ :_ *: _ e_ + #, #W. ao_ ;_ * -t *#0 00_ ;_ * *-*? ;_ Q 襄 w 1 -#r#? #0：红色V#0除非你明确的要清楚某种格式第三章决策树解决方案一、策略策略是指决策者做出的一个或一系列决策。一系列的决策通常依赖于 事件 策略的选择必须是容易理解的，即决策者把策略给予同事，同事能够很容易的看 到每个决策节点的选择。大部分的决策问题都会有多个策略可以选择， 决策树分 析的目的便是根据决策者对风险的态度，确定最优策略。在Drive Tek的案例中，有四种策略：策略1

51、（机械方式）：准备提案-赢得合同-采用机械方式；策略2 （电子方式）：准备提案-赢得合同-尝试电子方式；策略3 （磁方式）：准备提案-赢得合同-尝试磁方式；策略4 （不准备提案）：不准备提案；下面将详细介绍这四种策略。二、收益分布每一个策略都有一个相应的收益分布， 有时称为风险预测。对于某一特定策 略的收益分布其实是一种概率分布，显示了与此策略相关的 终点值获得的概率。 在决策树模型中，收益分布以一系列收益值（x）以及得到每个值的离散概率（P（X=x）组成，其中X代表了此策略的终点值。因为一个策略确定了每个决策 节点的选择，因此终结点的值依赖于每个事件发生的可能性。终点值的概率等于 通向此终点

52、的路径上所有事件分支上的概率之积。三、Drive Tek策略这一部分中，每一个Drive Tek的策略，描述包含一个简短的速记文字以及 详细的解释。组成一个策略的事件分支将标注在决策树图中，而收益分布以及概 率的计算将在一个表格中显示。策略1 （机械方式）：准备提案-赢得合同-采用机械方式；准备提案-如 果没有赢得合同，则停止（收益 二$50000）;如果赢得合同，采用机械方式（收 益=$80000。收益值，x概率，P（ X=x）$800000.5-$500000.5=1.0策略2 （电子方式）：准备提案-赢得合同-尝试电子方式；准备提案-如 果没有赢得合同-则停止（收益=-$50000）；如

53、果赢得合同-尝试电子方式；如 果电子方式成功，则停止（收益=$150000）；如果电子方式失败，则采用机械化 方式（收益=$30000）。0srnoirBWOOA E机 fitEDOCiQS&IXIU.mi- 皿0ZDOCO-120000一皿ii忏试saw式-怎30】-12000iZOUJO-5DOC00.5 电于化方式关败012DO10-1& -SWflfl0. 3a 5 漫乖荷g咅同/C0| 1BOOOOD.5 串.子代有式武功收益值,x概率，P（ X=x）$1500000.25=0.5*0.5$300000.25=0.5*0.5-$500000.5=1.0策略3 （磁方式）：准备提案-赢

54、得合同-尝试磁方式；准备提案-如果没 有赢得合同-则停止（收益二$50000）;如果赢得合同-尝试磁方式；如果磁方 式成功，则停止（收益=$120000）;如果磁方式失败，则采用机械化方式（收益 =$0）。a1015廿CJ：ii_i3512n-8JW0910D050000 2WQQQ?rnn Aivinc1也ITIS19策略4 (不准备提案)：不准备提案；详细：不准备提案(收益 =$0)nObjn-liQKQSi： j)C电村碍卩L阿-)JULd电手丄师足戒QC 0班-匸畑遗岳1T廁12COOQ二镯丸直1；TO Isa丹丄歩巩OlXJO2：: ：j-5fW川甩40a e-50000 ZDOCO

55、,主我电千方弍 *：50000 MOOO I-loldO SOOIJDflL摆合同-EDDCO 枫 mo机BU式他0lSoatn1L-J0W直律合同电刊为式换iuc oL-.-J.1.1300401：W：.-：2Wf. nJ-“0.3申，刊.方弍奁巩-1ZJWD SOMO0- 5EOgQ 90000魁试岂子肓式收益值,x概率，P (X=x)$1200000.35=0.5*0.7$00.15=0.5*0.3-$500000.5=1.0收益值,x概率，P (X=x)$01.001.00四、策略选择-直接比较收益分布由于每种策略都有各自的收益分布，因此最优策略选择就成了选择最优收益 分布的问题。做出

56、选择的一种方式便是 直接比较收益分布。策略1 （机械方式）收益值，x概率，P（ X=x）$800000.5-$500000.5=1.0策略2 （电子方式）收益值,x概率，P（ X=x）$1500000.25=0.5*0.5$300000.25=0.5*0.5-$500000.5=1.0策略3 （磁方式）收益值,x概率，P（ X=x）$1200000.35=0.5*0.7$00.15=0.5*0.3-$500000.5=1.0策略4 （不准备提案）收益值,x概率，P（ X=x）$01.001.00另外一种作出选择的方式则包含了 确定均等值五、确定均等值-期望值对于决策者来说，在某一特定的收益分布

57、中，确定均等值就是一个确定的收 益值。如果决策者能够为每种策略的收益分布确定均等值的话，那么最优策略选择便是选择确定均等值中最高的一个。对于一个收益分布，确定均等值就是最低 售价，这有赖于决策者个人对风险的态度。 一个决策者可能是喜欢冒险的，中立 的或逃避风险的。如果终点值不是在极端情况下得出的， 如果决策者将遇到相近 收益值的决策问题，如果决策者持有有得必有失的态度， 这就说明决策者对于风 险的态度是中立的。如果决策者是风险中立者，则期望值等于在所有可能的策略 中合适的确定均等值。所以，对于一个风险中立的决策者，最优策略便是有最高 期望值的策略。收益分布中的期望值为每个终点值与概率的乘积之和

58、。对于 Drive Tek的案例中，四种策略的期望值如下：策略1 （机械方式）收益，x概率，P （X=x）x* P (X=x)$800000.5$40000-$500000.5$-25000=$40000+$-25000=$1500 0策略2 （电子方式）收益，x概率，P（ X=x）x* P （ X=x）$1500000.25$37500$300000.25$7500-$500000.5-$25000$20000策略3 （磁方式）收益，x概率，P（ X=x）x* P （ X=x）$1200000.35$42000$00.15$0-$500000.5-$25000$17000策略4 （不准备提案

59、）收益，x概率，P（ X=x）x* P （ X=x）$01.00$0$0Drive Tek 案例中，有 4 个期望值：$15000,$20000,$17000,$0。策略 2 （电 子方式）是最优选择。风险中立者的选择基于期望值。然而，如果策略2被选择， 决策者并不是得到$20000,实际收益是$150000,$30000,-$50000 。六、回滚方式如果我们有一种方式可以得到确定均等值，则不需要去查看每个可能的策略。 回滚方式能够确定最优策略。回滚算法，又称向后归纳或平均折回，开始于决策 树的终结点，结束于首个决策节点，为每个节点返回确定均等值。在终结点，回 滚值就等于终点值；在每个事件节

60、点，风险中立的决策者来说，回滚值就是期望 值。每个分支的概率乘相应的值，得出的积相加便是期望值。决策节点旁的回滚 值等于其后面各节点回滚值的最高值。在决策树中，回滚值在决策、事件和终结 点的左下方。Drive Tek案例中的终点值和回滚值如下图所示：开业员匝牙 公盂 蛊圭 =ft 毋TiF易SolwT-jblfl23|g s 电于叱方式或IJ-：5 = Or JDO 9DD0QD*視dl理击ngitkg bi Stiffs9i rin-JLtiOC-sooooa? 絶方12W 、说方才畫咋-U MU 匚- _ _1FiKfin、iscoaa _ -3出3Q 3L32SCslu 呵 r酮护11去