Đề án môn học
SV: Mai Văn Hùng - Lớp: Thống kê - 43B
16

Số đơn vị đợc dự trữ tăng thêm với điều kiện lợi nhuận biên dự đoán do
tăng thêm mỗi đơn vị này phải lớn hơn thiệt hại biên dự đoán do tăng thêm
một đơn vị. Đây là phơng pháp khoa học để cho nhà quản trị quyết định số
lợng hàng tối u cần nhập để đem lại hiệu quả cao nhất.
4.2. Sử dụng phân phối xác suất chuẩn.
Giả thuyết có số liệu ghi chép tình hình bán hàng hàng ngày, đợc coi là
tuân theo phân phối chuẩn sau đây:
- Trung bình bán hàng ngày: 60 đơn vị
- Độ lệch tiêu chuẩn của phân phối
- Tình hình bán hàng ngày trớc đây: 10 đơn vị.
- Chi phí cho một đơn vị: 20.000 đơn vị
- Giá bán cho một đơn vị: 32.000
- Giá trị tận dụng 1 đơn vị không bán đợc sau ngày đầu trớc tiên ta
phải tính xác suất đòi hỏi tối thiểu P
*

P
*
= Error! = Error!
= Error! = 0,6
Ta có thể biểu diễn xác suất này theo đờng cong phân phối chuẩn

Đờng lợi ích của từng ngời biểu hiện thái độ đối với rủi ro của họ. Các
đờng lợi ích của những quyết định thuộc ba nhà quản lý khác nhau trong hình
11.2 cho thấy điều đó. Thái độ của họ dễ dàng biểu lộ ra từ sự phân tích đờng
lợi ích của họ. T là một nhà kinh doanh thận trọng, bảo thủ. Một sự chuyển
dịch sang phải điểm lợi nhuận ) chỉ làm tăng một lợng nhỏ lợi ích của anh ta,
nhng một sự dịch chuyển sang trái điểm lợi nhuận 0 làm giảm lợi ích của anh
ta rất nhanh. Lợi nhuận hoặc thiệt hại bằng tiền Phân tích biểu hiện về lợng đờng cong lợi ích của T ta thấy đi từ ) đến
100 triệu đồng lợi nhuận thì làm tăng lợi ích của anh ta 1 đơn vị theo trục
5
4
-60
40
3
2
1
0
-1
-2

Ta nhận thấy ngời K về mặt tài chính rất sung túc, lại là nhà kinh
doanh mà mất 60 triệu đồng hoặc đợc 60 triệu đồng cũng cho là chuyện
thờng tình. Niềm vui do đợc 60 triệu đồng và nỗi đau do mất 60 triệu đồng
cũng bằng nhau vì đờng lợi ích của ông ta trở thành một đờng thẳng nên ông
ta có thể sử dụng một cách hiệu quả giá trị dự toán nh là một tiêu chuẩn quyết
định trong khi T và A lại sử dụng tiêu chuẩn lợi ích. K sẽ hành động khi giá trị
dự đoán dơng, T sẽ yêu cầu một giá trị dự đoán cao đối với kết quả, còn A có
thể hành động trong trờng hợp giá trị dự đoán âm.
4.4. Phân tích cây quyết định
4.4.1. Cơ sở cây quyết định
Cây quyết định là mô hình đồ họa về quá trình ra quyết định. Với mô
hình này, sử dụng lý thuyết xác suất vào việc phân tích những quyết định phức
tạp bao gồm:
* Nhiều đơn vị cần lựa chọn.
* Nhiều yếu tố cha biết nhng có thể biểu hiện thông qua một loạt xác
suất riêng rẽ hoặc phân phối xác suất liên tục.
Đề án môn học
SV: Mai Văn Hùng - Lớp: Thống kê - 43B
19

Phân tích cây quyết định là công cụ rất hữu ích trong việc ra các quyết
định liên quan đến đầu t, đến kết quả thu đợc, việc bán các tài sản vật chất,
quản lý dự án, chơng trình nhân sự và chiến lợc sản phẩm mới.
Thí dụ về cây quyết đinh: Mở dịch vụ khu bãi tắm thiên nhiên ở vùng
núi có cơ sở du lịch và nghỉ ngơi.
Ta sử dụng cây quyết định để giúp giám đốc khu dịch vụ này quyết định
xem dơn vị của ông sẽ hoạt động nh thế nào trong mùa hè tới.
Trên cơ sở kinh nghiệm của những năm trớc đây ông ta tin rằng phân
phối xác suất của lợng nớc ma và lợi nhuận thu đợc có thể tóm tắt trong
bảng dới đây:
Hình 11.3: Cây quyết định của ông giám đốc khu bãi tắm

4.4.2. Nguyên tắc phân tích cây quyết định
Có hai nguyên tắc thực hiện:
Thứ nhất, nếu phân tích điểm nút khả năng có thể xảy ra (vòng tròn) ta
tính các giá trị dự đoán tại điểm nút bằng cáh nhân xác suất trên mỗi nhánh bắt
đầu từ điểm nút ấy với mức lợi nhuận ghi cở tận cùng của nhánh. Sau đó cộng
tất cả các kết quả tính đợc của nhánh bắt nguồn từ nút này.
Thứ hai, nếu phân tích nút quyết định (hình vuông) thì ta đặt vào hình
vuông con số giá trị dự đoán lớn nhất trong tất cả các giá trị cra các cành bắt
nguồn từ nút này. Bằng cách ấy, ta chọn đợc cành có kết quả dự đoán tốt nhất
và loại bỏ các cành có giá trị dự đoán nhỏ hơn. Ta đánh dấu vào những cành
này bằng hai gạch nhỏ để tỏ ý rằng chúng bị loại bỏ.
Cho thuê

45.000

> 40cm 120.000 0,4
20
-
40cm