决策树分析
构建决策树的方法通常分为三个步骤：
- 确定目标或问题：确定需要实现的目标或解决的问题（通常用正方形表示）。
- 列出方案：在目标右侧列出所有可能的解决方案（通常用圆形表示）。
- 评估结果：在每个解决方案下方列出可能的各种结果，并估计实现每种结果的概率（结果通常用三角形表示）。
示例：增加收入
一个工作三年的人希望增加收入，有以下选择：
- 创业当老板：可能收入较高，但风险也较大，可能失败。
- 兼职增加收入：可能影响公司发展，导致两边都做不好。
- 在公司更努力地工作：争取收入增长。
为了做出决策，我们使用决策树来分析这三种方案：
接下来，估计每个选择带来的收入结果和概率，例如：
创业
- 年收入超过 100 万元的概率：5%
- 年收入在 50 万元到 100 万元之间的概率：20%
- 年收入在 10 万元到 50 万元之间的概率：30%
- 年收入在 5 万元到 10 万元之间的概率：30%
- 年收入不超过 5 万元的概率：5%
- 亏损 10 万元的概率：10%
同样，列出兼职和留在公司的情景，完成决策树：
做出决策
要做出决策，需要计算每个方案的预期收益并进行比较。预期收益的计算方法是：将每个结果的收入乘以其发生的概率，然后求和。
例如，创业的预期收益下限为：
100 × 5% + 50 × 20% + 10 × 30% + 5 × 30% + 0 × 5% + (-10) × 10% = 18.5 万元
而兼职的预期收益下限为：
100 × 1% + 50 × 30% + 10 × 20% + 5 × 40% + 2 × 9% = 20.18 万元
同样，留在公司的预期收益下限为：
100 × 1% + 50 × 10% + 10 × 30% + 5 × 59% = 11.95 万元
通过计算，可以发现：
预期收益：兼职 20.18 万元＞创业 18.5 万元＞留在公司 11.95 万元
根据这些估计，兼职是增加收入的最佳选择。示例中提供的收入和概率仅供参考。准确估计概率和结果的实际情况对于做出决策至关重要。
概率不是一成不变的，而是动态的。通过不断实践决策树分析，我们可以提高概率判断的准确性，从而提高决策能力。