决策树营销战略决策分析实训

A. 决策树分析法的利用决策树评价生产方案

决策树是确定生产能力方案的一条简捷的途径。决策树不仅可以帮助人们理解问题，还可以帮助人们解决问题。决策树是一种通过图示罗列解题的有关步骤以及各步骤发生的条件与结果的一种方法。近年来出现的许多专门软件包可以用来建立和分析决策树，利用这些专门软件包，解决问题就变得更为简便了。
决策树由决策结点、机会结点与结点间的分枝连线组成。通常，人们用方框表示决策结点，用圆圈表示机会结点，从决策结点引出的分枝连线表示决策者可作出的选择，从机会结点引出的分枝连线表示机会结点所示事件发生的概率。
在利用决策树解题时，应从决策树末端起，从后向前，步步推进到决策树的始端。在向前推进的过程中，应在每一阶段计算事件发生的期望值。需特别注意：如果决策树所处理问题的计划期较长，计算时应考虑资金的时间价值。
计算完毕后，开始对决策树进行剪枝，在每个决策结点删去除了最高期望值以外的其他所有分枝，最后步步推进到第一个决策结点，这时就找到了问题的最佳方案。
下面以南方医院供应公司为例，看一看如何利用决策树作出合适的生产能力计划。
南方医院供应公司是一家制造医护人员的工装大褂的公司。该公司正在考虑扩大生产能力。它可以有以下几个选择：1、什么也不做；2、建一个小厂；3、建一个中型厂；4、建一个大厂。新增加的设备将生产一种新型的大褂，目前该产品的潜力或市场还是未知数。如果建一个大厂且市场较好就可实现$100，000的利润。如果市场不好则会导致$90，000的损失。但是，如果市场较好，建中型厂将会获得$ 60,000，小型厂将会获得$40，000，市场不好则建中型厂将会损失$10,000，小型厂将会损失$5，000。当然，还有一个选择就是什么也不干。最近的市场研究表明市场好的概率是0.4，也就是说市场不好的概率是0.6。参下图：
在这些数据的基础上，能产生最大的预期货币价值（EMV）的选择就可找到。
EMV（建大厂）=（0.4）*($100,000)+(0.6)*(-$90,000)=-$14,000 EMV（中型厂）=(0.4) *($ 600,000))+(0.6)* (-$10,000)=+$18,000 EMV(建小厂)=(0.4)* ($40,000)+(0.6)*(-$5,000)=+$13,000 EMV(不建厂)=$0 根据EMV标准，南方公司应该建一个中型厂。

B. 利用决策树法进行决策时的步骤包括() 请按顺序填写答案。 A)绘制决策树。 B)

（1）绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程
（2）按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。
（3）对比各方案的期内望值的大小，进行剪枝优容选。

C. 决策的主要方法有哪些

两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。

在瞬息万变的经营环境中，企业家要为自己的企业航船把握正确的方向，仅靠你的生活经验和直观感觉是不行的，要借助于现代成熟的定量分析方法，用以检验经验与直感的可靠性和正确性，并根据定量分析结果，进行正确的决策。哈佛商学院的管理经济学课程，教给学生们如何将主观的定性判断，与客观的定量分析相结合进行经营决策的技能。学生们通过这门课的学习，理解了定量分析对于决策的重要性。

哈佛认为，企业经营者，要做好企业的决策，必须了解企业三种经营状态。它们是“零和游戏”、“囚犯两难”和“自然淘汰”。企业面临的多数经营情况，都可归为这三种游戏类型。企业家须判断经营状况属于哪种游戏，从而决定应该采取的行动模式。

“零和游戏”就是一方得分他方失分，即合计为零的游戏。所有竞争项目都有价值，胜者得到价值。

掷硬币可谓典型的零和游戏。正面朝上，背面自然朝下。一方取胜，他方定败。这样便产生了零和游戏。同样，赌赛马、赛狗也可以说是零和游戏的一种。赌赛马取胜的人，从负者手中得到了钱，即赌注和找还钱的总和（当然要交跑道、维护费、赢马所有者的奖金、税款等）是零。

在企业中也是如此，两人同兼一职的现象是不存在的。同样，在晋升时，必须一个是胜利者，一个是失败者。

的确，在这种零和游戏中，选手可选择的战略只是一个，那就是取胜，另无他法。各选手必须竭尽全力，胜利者独享战利品，因此在这里毫无妥协的余地，谈判也毫无意义。

在“囚犯两难”的场合，如果各位参赛者都不想独占好处，那么全体选手就能得到最好的结果。如果大家齐心协力，就能取得对众人来说是最好的结局。如果每个人都姿意妄为，得到的将是最坏的结果。

犯人A、B分别在两间房子内受审。检察官要判犯人无期徒刑，由于种种原因暂时不能判决，于是，检察官向他们两人暗示：如果犯人坦白，省去了法院的时间和经费，就可以得到减刑。如果其中的一个囚犯坦白，提供了证词，此犯人就可得到特别减刑。但是实际上，如果二人都坦白，证词便无用了，所以不能得到相应的减刑。

假设犯人A坦白并提供了证词，但犯人B没有坦白，那么犯人A判刑10年，犯人B就会被判无期徒刑；反之，如果犯人B坦白并作证，犯人A缄默不语的话，则犯人B判10年刑，犯人A则判无期徒刑。如果二人都坦白，省去了二审费用，二人都会被判20年刑。但是假如二人都不坦白，就会因证据不足被免予起诉。

如上所述，如果二人相互配合都不坦白，就能得到最好的结果。然而，二人却分别被关在不同房间里受审，由于对对方不信任，二人都希望因自己坦白而减刑，这也许便招致了最坏的结果。只有信任对方，形成互相配合的状态时，犯人矩阵作战才能成功。

美国航空业在80年代中期，就陷人了这种“犯人两难”矩阵的状况。在实行严厉的管理措施时期，航空公司为缓和价格的航线竞争，就采取了相应措施。但是，管制措施一旦废除，各航空公司便想方设法增加哪怕是数目很少的飞行次数，各航空公司相对降价，来实现自己最大利润的欲望。其结果是，几乎所有的航空公司都得到了最坏的结果。原因是，各航空公司在管制措施取消以前，与职工订立了长期的工作合同，从而无法削减劳务成本。可如果航空公司都一起提高价格，整个航空公司的效益就会大为改观。但是，对消费者来说，幸运的是，在反托拉斯法中，已明确地禁止这样的价格协定。

“自然淘汰”是结婚或其他所有亲密关系中都存在的窘境。游戏中的选手A，希望得到与选手B同样的最好结果。这时对方如果放弃对最好结果的追求、，那么选手A就达到目的了。反之，选手B也亦然。

很多公司为满足各种特定的市场需求而制造产品，但实际上，往往只有一种产品幸存下来。这是因为生产方面的固定费用很高，各公司为了从投资中得到利益，就必须拥有较大的市场占有率。

在商场实战中，为了不让竞争对手进入市场，利害相关者之间的交流和暗示，就具有决定的作用了。让失败可能性很大的人在市场上竞争，是任何当事者都不喜欢的。因此，很多时候，将今后要投放市场的产品消息告诉竞争对手，使其放弃市场竞争，是一种明智而有效的方法。了解究竟谁弃权的最有效的手段，是你自己第一个进入市场。

因为不可能详细叙述所有的分析，我们这里所介绍的框架，只能将复杂的决策，分解为最简单的要素。这是应用于各种职能规范中所必需的决策方法。

管理经济学是数量分析类型学生们喜欢的科目。这是因为在分析过程中；他们可能会发现意想不到的“正确”答案。但是，习惯用主观判断和常识进行决策的学生们，也热衷于学习数量化方法和逻辑分析方法。利用数量分析法，可以避免片面性增加其准确性和可靠性。明白了一个很有趣的道理，那就是，要使决策的数量化过程正确而有效，你必须具备一种靠直觉判断各相关要素的能力。

虽然不能否认优秀的判断力和决策的关键，但管理经济学讲座的目的，是教授在若干个选择方案中，判断哪种方案最为合适的方法。哈佛将送给你一个理想的答案，送给你一个基本的方法。学生学到的定量化技术，适用于正确评价候补方案的价值；预测不确定的未来；防范风险的对策；并用游戏来预测竞争者的反应用线性规划法进行资源配置等等。

管理经济学不仅教授判断方案是否得当的方法，而且对如何向他人明确地表达自己的思考过程也有重大作用。用决策方法的一个最大好处是，如果在分析者之外，可以根据情况做出反应并能把所分析情况资料化，如果有人与分析家做出了不同的预测，是否应采取不同的行动方案，利用决策树方法便可一目了然地明确。所以，决策树利于传达思想和交流情报，可以说是非常好的系统方法之一。

管理经济学的另一个重要内容是敏感性分析。敏感性分析最终左右着判断的结果。对未来的假设和预测，并对这些预测和假设进行检验。利用敏感性分析，即使如果有人做出了错误的假设，也能检验出该假设的错误所在。

哈佛研究的决策方法，适用于非常广泛的领域，比如可以用于下面的各种职业和各种不同的决策问题。

你也许是一位著名的棒球队的市场部部长，你想要搞清几年来对主场比赛的入场观众最有影响的因素是什么？并从分析因素中判断今后该怎样进行市场活动。

你是一个对即将来临的暴风雨应采取对策的葡萄园营业部主任，暴风雨的长短与强弱和你采取的对策，可能造成葡萄全部被毁，也可能使今年成为历史上产量最高的丰收年。

假如你是一个在似乎有石油，又无充分证明的原野上，决定是否投标取得采掘石油权，而且如果投标，又必须决定价格水平的事业部长，你该如何进行决策呢？

哈佛商学院管理经济学的分析基础是决策树。

决策树由决策者必须做出决定的场合和可能出现的不确定事项的场合两部分构成。

利用决策树分析法，必须明确以下几个问题：

第一，描述决策和发生事情的顺序。

第二，应清楚选择列出的方案，与有可能发生的事情之间可能有矛盾。另外还要透彻地进行选择方案的调查。

第三，决策者应预定时间范围。在决策尚未决断时，其决策可根据不同情况而定。

在任何领域都会存在竞争对手。因此，在管理经济学讲座的案例讨论中，教授很重视训练学生们预测竞争对手可能作出的反应，并根据预测的反应来制定行动计划。学生们在各种方案中，要逐个评定各竞争对手的状况，从而选择出对自己公司有利的可靠的战略决策。

第四，在进行决策时，必须依照对某种事件的预测来筹划战略行动。所以，决策树是决定各阶段选择的指南。

在决策上列出选择方案和预想结果后，决策者必须计算所预算各种结果的现金价值。学生要进行的是分析由各种战略的实施所产生的现金收支的现值数额。

按决策的方法逐个分析备选方案，了解其合理的耗费和支出。不过在收益占两个格支出分析中，不包括埋没成本（即与决策无关的开支、应与投资决策分开考虑的财务费用等等）。

为了进行比较，教授还必须帮学生确定以税前或者税后（一般为后者）为甚准计算。其次指导学生在计算各种决策方案结果时，应如何考虑资金的时间价值，因为一切都要用现值表示。所利用的减价要素，不应与税前税后的现金收支发生矛盾。计算中还可能利用加权平均资本成本及再投资率（决策者将剩余资金用于再投资的比率）等指标。

作出“推进”决策的制造部长预计，如果新产品推进成功，税后的现金收入是550万美元，如果失败就要损失350万美元。这时如果放弃该产品，则仅损失开发阶段的埋没成本。

在现实中，要正确地评价末端值，恐怕要用到相当多的数据才行。因此用上述方式辅助判断，并记录各种假设和方案，是比较方便实用的方法。

将预计结果全部绘制于图中，便可预测各种结果的概率了。如掷硬币时，正、反面的概率各为一半，即50％，掷骰子的概率为六分之一。

评价概率时，主观判断同样重要，尽管每种可能结果的概率是根据预测、推测得来的，但是决策者要提高其精确度，还要充分利用以往的经验和数据。

那么，如何将以上步骤用于决策上去呢？哈佛的方法是：

根据预测结果和概率的所有情报，确定可能产生现金价值的行动方式。如果这样能做成决策树，然后再决定哪种行动战略能带来最大利益，而选择“惜售”或“甩卖”等行为，去“分解”决策树。进行这种作业时，哈佛的学生从计算末端值开始，即通过计算结果的加权平均值，得到该事项节的预想现金值。

回归分析比预测更为复杂，一般要借助计算机进行数据计算。也许有人一听就会皱眉头，确实，回归分析技术有些高深，如果你在企业中看到一群人在谈论回归分析的话，差不多可以肯定其中有一两位企业管理硕士或经济学博士。

回归分析是将预想的可能出现的结果，在计算机上实际摸拟的一种技术。采用此技术，能分析出现在的情况及与过去类似的情况，搞清所有对事项可能产生影响的要素。

下面我们来看看美国职业棒球队比赛时，主场比赛观念的预测方法。

首先要考虑对观众数量有影响的各种因素，如比赛球队、比赛时间、比赛季节、星期几、平均票价、客队和主队的明星队员、气温、电视转播、全部比赛场次数量等。

其次，在计算机上输入有关各要素的各种变量数据和各场的观念数，以及过去各比赛季节等信息。

使用回归分析方法，须用计算机进行数千个数据的处理，才可知道哪种变量对观念数量影响最大。根据回归分析所得出的影响要素及其结果的关系，可以说明今后的趋向。

哈佛1981年秋天进行的有关这一问题的调查分析结论是，对观众数量最具影响力的，是有无明星选手参加比赛以及该场比赛是否为决赛两个主要因素{而电视是否转播，对观众的数量影响并不很大。这个调查结果，对承办者来说是很有意义的。

由以上结果可知，纽约·尼克思队给著名球星哈特里克·阿温很高的年薪无可厚非，达克·富罗蒂的年薪猛增也理所当然。因为人们大多是来看他们表演的。可见回归分析证明了直感的正确性。

决策者为收集预测数据还有一个方法，就是选择对于结果有象征性的若干实例，以此来预测结果。相信此技术效果的人们，称之为推销试验。

生产新型口香糖的制造部长，为预测产品实际在全国有无反响，准备在一些地区进行推销试验。抽样越多，收集的情报就越准。另外，试销和抽样要花费大量的时间和金钱，但产品实际投入市场后却不一定能够成功。经营者不断盘算的是“为获得更准确的情报，准备花多少钱？”

哈佛的管理经济学讲座，教给学生们对此类问题应采取的正确方法。决策者对不完整的情报，是不会投入很多资金的。而要获得完整的情报，能使决策者作出正确的判断，又必须投入相当多的资金。

分析两种情况，但在说明之前有一点必须明确，那就是并非分析者描述了决策树就可万事大吉了，而是要把输入公式中的重要情报整体作一下重新分析。

例如，制造部长虽已得出成功和失败的概率，但是不能判断其结果是否正确。为检查这种假设的敏感性，部长会自问，怎样才能开拓一个具有取消中止计划的充分魅力的市场呢？盈亏平衡分析应是解决这一问题的不可缺少的分析方法。

如果用管理经济学的语言来说，就是有多大的成功概率时，投放战略会处于同一水平之上。

制造部长要考虑的另一个因素是非货币价值分析，在这判断新型口香糖的生产会使公司对零售业可施加多大的影响力方面是非常重要的。当他们改变中止投放市场的决定时，这种影响力在何种程度上才为必要。

例如，假定投放市场的成功率为30％，公司为使产品投放市场并获得在功，必须拥有相当于270万美元以上价值的影响力，即在市场上要产生相当的反响。如果制造部长认为没有270万美元以上的市场效果，那么，不能投放市场的决断也就成立了。

但是，尽管如此，制造部长依然担心自己的判断不准时该怎么办呢？除计算预想现金值之外，就没有其他判断标准了吗？此时最好把风险的概率及对风险的讨厌程度也考虑在内。

即便冒风险也不愿放过增加收益的机会的话，就应事先考虑投放后发生什么事情，如果搞得好可赚550万美元。可是如果考虑到企业预算比较紧张，即使是350万美元的损失，也不能小看的话，就要谨慎地考虑投放市场的决策了。

哈佛商学院告诉那些未来的经营者们，每个人及每个企业单位所承担的风险性质，以及对风险的忍耐度，对决策过程起着重要的作用。如果决策不是时常根据预想现金的最大值进行的，那么在开始分析之前，就必须要确定决策的基准是什么。

哈佛商学院还教授以下两种解决问题的技术。因为实际上可选择的方案很多，只靠大脑和笔记本是解决不了问题的，因此这两种技术都要利用电子计算机进行辅助计算。

第一种技术是利用模拟实验模型。这种模型的典型事例，就是计算某年必须生产多少呼拉圈。呼拉圈是一种深受欢迎的产品，生产量相当大，解决此类问题要使用计算机进行。

模拟模型往往用于不确定因素的预测。通过模拟实验，可能对各种战略结果给出实际影响的状况，解决决策树中的很多问题。当然，对产品的新价格总是经常存在着不确定性，但基于各种实验中产生的平均利益，总能找到各种战略的预想现金值，因为用计算机能较容易地验证假设和进行敏感性分析。

第二种技术是线性规划法，一般适用于生产性资源的分配决策。经营目标通常是以最小的支出获得最大的收益。在这种情况下，就要考虑机器设备、从业人员某时期内的生产能力、营业时间、各产品的原材料数量、仓库贮藏能力等资源约束条件。

然后再通过计算机求解学生们提出的诸多联立方程式。学生们通过解释其演算结果，不仅可知全部产品中，哪种产品能达到最大收益；哪个生产部门应完全发挥生产能力；投放新产品能否获利等等，而且还能得出与决策有关的其他各种答案。线性规划模型可用于使系列投资带来最大收益的场合。

模拟实验模型和线性规划模型是经营管理中经常使用的两种定量化模型。

前面分析了各种可能的情况，下面就是怎样决策了。选择战略时，头脑中应思考以下二个问题：

第一，决策树只反映特定决策者的看法，因而判断行动时机和各种不确定事项因人而异。

第二，输入新情报时，情况变了，有时须随之变更决策树。

无论多么优异的决策树，都不过是解决问题的一种方法。

在决定行动战略时，按以下步骤做则很方便。

步骤之一，根据决策基准实行明确的决策，如目的是要获得最大限度的预想现金值？还是最小限度的经济损失？总之必须选择对战略及价值最合适的决策标准。

步骤之二，决策应在一定时间中确实地贯彻执行。在设定目标时，要考虑预计的是长期风险和利益，还是短期和结果？期限多长？要六个月、一年、二年，还是更长的时间。

步骤之三，把可能发生的主要问题都放在决策树中是很困难的，但必须认真和反复地思考各种战略中所能想到的问题和价值。必须考虑对预计行动的竞争反应和结果。为了提高决策树计算的概率的可靠性，还要看看有没有收集到更多情报的选择方案。假如将抽样技术用于结果预测，就要分析一下该结果对作了决断是否具备足够的现实性。

企业的决策多数是很复杂的，往往需要深思熟虑和调查。因此，出色的判断力是决策时不可缺少的要素。在需要考虑与找出与问题有关的各种要素，同时明确各要素问的相互关系的场合，数量分析会成为很好的决策工具。

定量分析技术可能会有意想不到的威力，但如果过于偏信，或漫不经心滥用的话，也可能出现误导决策的危险。判断和直感，是包括数量决策在内的，所有正确的经营决策所不可缺少的要素。、

D. 如何运用决策树进行决策分析

决策树分析法是通过决策树图形展示临床重要结局，明确思路，比较各种备选方案预期结果进行决策的方法。

决策树分析法通常有6个步骤。

第一步：明确决策问题，确定备选方案。对要解决的问题应该有清楚的界定，应该列出所有可能的备选方案。

第二步：绘出决策树图形。决策树用3种不同的符号分别表示决策结、机会结、结局结。决策结用图形符号如方框表示，放在决策树的左端，每个备选方案用从该结引出的]个臂(线条)表示；实施每一个备选方案时都司能发生一系列受机遇控制的机会事件，用图形符号圆圈表示，称为机会结，每一个机会结司以有多个直接结局，例如某种治疗方案有3个结局(治愈、改善、药物毒性致死)，则机会结有3个臂。最终结局用图形符号如小三角形表示，称为结局结，总是放在决策树最右端。从左至右机会结的顺序应该依照事件的时间先后关系而定。但不管机会结有多少个结局，从每个机会结引出的结局必须是互相排斥的状态，不能互相包容或交叉。

第三步：明确各种结局可能出现的概率。可以从文献中类似的病人去查找相关的概率，也可以从临床经验进行推测。所有这些概率都要在决策树上标示出来。在为每一个机会结发出的直接结局臂标记发生概率时，必须注意各概率相加之和必须为1.0。

第四步：对最终结局用适宜的效用值赋值。效用值是病人对健康状态偏好程度的测量，通常应用0-1的数字表示，一般最好的健康状态为1，死亡为0。有时可以用寿命年、质量调整寿命年表示。

第五步：计算每一种备远方案的期望值。计算期望值的方法是从"树尖"开始向"树根"的方向进行计算，将每一个机会结所有的结局效用值与其发生概率分别相乘，其总和为该机会结的期望效用值。在每一个决策臂中，各机会结的期望效用值分别与其发生概率相乘，其总和为该决策方案的期望效用值，选择期望值最高的备选方案为决策方案。

第六步：应用敏感性试验对决策分析的结论进行测试。敏感分析的目的是测试决策分析结论的真实性。敏感分析要回答的问题是当概率及结局效用值等在一个合理的范围内变动时，决策分析的结论会不会改变。

E. 勘探决策分析

6.5.1 决策内容及思路

6.5.1.1 决策内容

所谓油气勘探决策分析，就是在油气资源评价分析基础上，将勘探对象、勘探方案和勘探结果三者紧密结合起来，进行风险分析和效益（经济效益、社会效益）分析，研究不同勘探可能产生的种种结果，从而遴选出最满意的勘探方案，为合理部署勘探工作提供依据。

油气勘探决策可依据决策对象不同而分出不同的层次，各层次的决策思路和内容是不尽相同的。概略而言，油气勘探决策的最高层次是国家石油工业战略方针决策，主要是根据国民经济发展的能源总体需求、国家能源结构、全国可动用油气储量、资源量及其分布、国际油气价格、外交及军事战略、就业问题等，确定中长期石油工业发展方针政策、勘探投资总额和勘探工作总体布局。第二层次是区域勘探决策，主要是依据区域油气资源量、勘探程度、勘探成本及油气市场供求关系、油气价格，分析进一步勘探的可能经济效益和社会效益，决策是否对该区域进行勘探，确定投资强度。第三层次是勘探目标选择，主要是在圈闭资源评价基础上，开展风险分析，研究勘探条件，估计各种勘探方案及其可能产生的勘探结果的投入产出，根据经济效益大小对一批勘探目标（即局部构造、潜山、岩性体、成岩体等）进行排队，确定哪些先勘探，哪些暂缓勘探及哪些不勘探。最低层次的决策是井位布置，在经济效益分析基础上，确定勘探目标的经济边界含油气面积（即低于此面积则不值得进一步勘探），按探井应钻在经济边界含油气面积边缘的原则，根据实际地质条件布井。

在勘探决策分析中，勘探对象、勘探方案和勘探结果是一体化定量研究的三大组成部分，其中勘探方案起到连接勘探对象和勘探结果的桥梁作用，它也是唯一能人为控制的部分。对于勘探目标而言，最主要的勘探手段就是钻探，其他勘探研究工作是为其服务的。因此，在勘探目标选择这一决策层次中，我们把勘探方案定义为一组勘探目标的钻探序列，即钻探先后序次。对于一组勘探目标，钻探先后顺序不同，就是勘探方案不同。由于研究区内各勘探目标的含油气性及资源量不同，所以不同的方案会产生不同的勘探结果，从中选择最佳方案即是决策分析的主要内容。

6.5.1.2 决策思路

不同层次的勘探决策思路是不同的。下面以第三层次（即勘探目标选择）为例加以阐述。

决策的基本思路是：以经济效益为决策准则，在前面油气资源评价基础上，以局部构造为勘探目标（或叫勘探对象），逐一进行风险分析，分析钻第一、第二口探井时将出现哪些勘探结果及其可能性，然后依据勘探开发成本和油产量、价格等计算经济效益期望值，最后按各局部构造经济效益期望值进行排序，提出一个最佳勘探方案。

6.5.2 决策方法

为实现决策思路，往往选择相应的决策方法。现在，最常用的决策方法是决策树分析法。下面简单介绍程学福等（1994）研制的天然气资源勘探决策系统决策树分析法（参见程学福等，天然气资源勘探决策系统研究，1994）。

6.5.2.1 决策树概念

对于一个局部构造，是立即钻探呢还是先作物探等准备工作后再钻井?第一口探井可能找到一个大型油气田，或中型油气田，或小型油气田，更可能是干井，当为干井时还打第二口探井否?第二口探井又可能出现上述几种结果。这是一个围绕具体勘探目标的更深层次决策过程，其中包含着许多逻辑分析和计算。可以用一个树模型图来表示（图6-18）：方框是决策节点，从它引出的每条支线就是一个方案；圆圈是自然状态集节点，从它引出的支线分别代表一种可能出现的结果，支线上数据表示该结果出现的概率。

图6-18 决策树模型图

当进行局部构造选择这一级决策时，就需要对每个局部构造所有勘探方案及其结果进行综合考虑。但问题是用什么指标来表示综合考虑的结果，以便于局部构造排序。该决策树方法中所用的指标是经济效益期望值，并将其定义为所有可能出现结果的经济效益与其出现概率乘积之代数和。经济效益期望值表示了对多种情况的“综合”，是一种把风险和不确定性与经济因素统一起来的有意义的决策准则，其大于零代表有效益，等于零代表无损益，小于零代表亏损。我们即根据此指标来判断各局部构造的勘探效益优劣，从而进行决策。

6.5.2.2 决策树模型

天然气资源勘探决策系统针对局部构造目的层多寡，设计了三个决策树模型图。

I型决策树模型是针对只有一个目的层的局部构造设计的，其基本结构见图6-18。所有方案的限定是第一、第二口探井均为干井时即放弃该构造，故为二级决策树。当探井为发现井时，即只有该目的层为气藏一种情况，其资源量大小是考虑的主要方面之一。

解上决策树，得

油气资源评价方法与实践

油气资源评价方法与实践

油气资源评价方法与实践

油气资源评价方法与实践

油气资源评价方法与实践

式中：X₁——平均干井费用；

X₂——平均发现井费用；

X₃——平均开发井费用；

X₄——平均开发井密度；

Y₁——采收率；

Y₂——油气价格；

A——圈闭含油气面积；

n——资源划分区间数；

Q_i、P_i———资源量第i区间的左端点值及资源量落入该区间的概率。

根据上述各式计算值，即可解得

油气资源评价方法与实践

这些就是决策分析的结果。

Ⅱ型决策树模型是针对具有两个目的层的局部构造设计的，也采用“二级”决策树，树结构及解法与I型决策树模型相似，只是所发现的资源量有3种情况：第一个目的层有油气而第二个没有油气；第二个目的层有油气而第一个没有油气；两个目的层均有油气。

Ⅲ型决策树模型是针对具有3个目的层的局部构造设计的，由于有3个目的层，故采用“三级”决策树，其构型与I型决策树相似，只不过多了一级而已，且发现井所发现的可能有7种情况：第一个目的层有油气；第二个目的层有油气；第三个目的层有油气；第一、第二两个目的层有油气；第二、第三两个目的层有油气；第一、第三两个目的层有油气；三个目的层均有油气。

6.5.2.3 风险估计

在上述三个决策树模型中，一个重要的问题是估计探井的风险。系统提出了估计第一、二、三口井为干井的概率（即风险）的方法：

油气资源评价方法与实践

式中：P₀——局部构造含油气的概率；

C₁——第一口探井的发现系数，C₁=1时表示第一口探井为发现井的概率等于局部构造含气概率；

C₂——第二口探井的发现系数，C₂=（1.1～1.5）C₁；

C₃——第三口探井的发现系数，C₃=（1.1～1.5）C₂。

F. 什么是决策树分析法

决策树法(decision tree—based method） 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的.每个 决策 或事件（ 即自然状态）都可能引出两个或多个事件,导致不同的结果, 把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.

G. 利用决策树风险分析技术来分析如下两种情况的,以便决定你会选择哪种方案(要求画

想帮你都没办法！你就没给出你的问题 下面两种情况咋没写呀 杯具不给题目让我咋帮你