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 FACULTAD CIENCIAS CONTABLES, FINANCIERAS Y ADMINISTRATIVAS ESCUELA PROFESIONAL DE ADMINISTRACIÓN Centro ULADECH  Cátolica   Sede Huaraz CURSO :METODOS CUANTITATIVOS. CICLO : VIII DOCENTE : MAUTINO MINAYA MADELAINE ALUMNA: Flores R omero R omel ia HUARAZ  PERU

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FACULTAD CIENCIAS CONTABLES, FINANCIERAS Y ADMINISTRATIVASESCUELA PROFESIONAL DE ADMINISTRACIÓN

Centro ULADECH – Cátolica  – Sede Huaraz

CURSO :METODOS CUANTITATIVOS. 

CICLO : VIII 

DOCENTE : MAUTINO MINAYA MADELAINE 

ALUMNA: Flores Romero Romelia  

HUARAZ – PERU

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1. EL ÁRB OL DE DECIS IONES

El árbol de decisión es un diagrama que representan en forma secuencial condiciones y

acciones; muestra qué condiciones se consideran en primer lugar, en segundo lugar y así

sucesivamente. Este método permite mostrar la relación que existe entre cada condición

y el grupo de acciones permisibles asociado con ella y sirve para modelar

funciones discretas, en las que el objetivo es determinar el valor combinado de un

conjunto de variables, y basándose en el valor de cada una de ellas, determinar la

acción a ser tomada y son normalmente construidos a partir de la descripción de la

narrativa de un problema. Ellos proveen una visión gráfica de la toma de decisión

necesaria, especifican las variables que son evaluadas, qué acciones deben ser tomadas y

el orden en la cual la toma de decisión será efectuada cada vez que se ejecuta un árbol de

decisión, solo un camino será seguido dependiendo del valor actual de la variable

evaluada. Se recomienda el uso del árbol de decisión cuando el número de acciones es

 pequeño y no son posibles todas las combinaciones.

También son útiles para identificar los requerimientos de datos críticos que rodean al

 proceso de decisión, es decir, los árboles indican los conjuntos de datos que

la gerencia requiere para formular decisiones o tomar acciones. El analista debe

identificar y elaborar una lista de todos los datos utilizados en el proceso de decisión,

aunque el árbol de decisión no muestra todo los datos.

Si los árboles de decisión se construyen después de completar el análisis de flujo de datos,

entonces es posible que los datos críticos se encuentren definidos en el diccionario de

datos (el cual describe los datos utilizados por el sistema y donde se emplean). Si

únicamente se usan árboles de decisiones, entonces el analista debe tener la certeza de

identificar con precisión cada dato necesario para tomar la decisión.

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El gran número de ramas que pertenecen a varias trayectorias constituye más un problema

que una ayuda para el análisis. En estos casos los analistas corren el riesgo de no

determinar qué políticas o estrategias de la empresa son la guía para la toma de decisiones

específicas. Cuando aparecen estos  problemas, entonces es momento de considerar las

tablas de decisión.

2. IM PORTANC IA DE L ÁRB OL DE D E C I S I ONES, R E S P E C T O ASU APLI CACIÓN EN LA GEST IÓN EM PRESAR IAL 

Es importante el árbol de decisiones en las actividades de Gerencia y administración de

un empresa ya que a menudo se presentan diversos problemas o se plantean nuevos

objetivos que requerirán de la toma de decisiones, estas decisiones en algunos momentos

serán trascendentales para el éxito de la empresa por lo que la elección equivocada podrá

 perjudicar en gran magnitud a la gestión empresarial. La toma de decisiones equivale a la

implantación de estrategias a seguir para lograr un objetivo, es así que requerirán de la

elección adecuada de estrategias y medidas dentro de la gestión empresarial, es allí donde

el Árbol de Decisiones se hará importante dentro de la empresa. El alto grado de

competitividad del mercado y sus constantes cambios requiere de decisiones rápidas y

acertadas para el éxito de la gerencia empresarial, el Árbol de Decisiones nos facilitará la

tarea de escoger las estrategias adecuadas a seguir dentro de la empresa, por lo que se

hace de vital importancia el conocer y comprenderlo para lograr tener un mapa que pueda

medir el riesgo y beneficios de las decisiones tomadas, claramente será de mayor

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 precisión en cuanto se pueda contar con la mayor cantidad de información posible que

nos permita elegir las opciones que minimicen el riesgo y maximicen los beneficios.

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