Методика дерево интерпретация: Проективная методика рисунок дерева
|
Навигация: Главная Случайная страница Обратная связь ТОП Интересно знать Избранные Топ: История развития методов оптимизации: теорема Куна-Таккера, метод Лагранжа, роль выпуклости в оптимизации… Установка замедленного коксования: Чем выше температура и ниже давление, тем место разрыва углеродной цепи всё больше смещается к её концу и значительно возрастает… Оценка эффективности инструментов коммуникационной политики: Внешние коммуникации — обмен информацией между организацией и её внешней средой… Интересное: Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль… Мероприятия для защиты от морозного пучения грунтов: Инженерная защита от морозного (криогенного) пучения грунтов необходима для легких малоэтажных зданий и других сооружений. Уполаживание и террасирование склонов: Если глубина оврага более 5 м необходимо устройство берм. Варианты использования оврагов для градостроительных целей… Дисциплины: Автоматизация Антропология Археология Архитектура Аудит Биология Бухгалтерия Военная наука Генетика География Геология Демография Журналистика Зоология Иностранные языки Информатика Искусство История Кинематография Компьютеризация Кораблестроение Кулинария Культура Лексикология Лингвистика Литература Логика Маркетинг Математика Машиностроение Медицина Менеджмент Металлургия Метрология Механика Музыкология Науковедение Образование Охрана Труда Педагогика Политология Правоотношение Предпринимательство Приборостроение Программирование Производство Промышленность Психология Радиосвязь Религия Риторика Социология Спорт Стандартизация Статистика Строительство Теология Технологии Торговля Транспорт Фармакология Физика Физиология Философия Финансы Химия Хозяйство Черчение Экология Экономика Электроника Энергетика Юриспруденция |
⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 6Следующая ⇒ Цель: определить особенности протекания адаптационного процесса, выявить возможные проблемы ребенка Оцениваемые УУД: действие самоопределения выраженное через сформированность самооценки Возраст: младший школьный возраст. Метод оценивания: групповая форма работы. Описание задания: Ученикам предлагаются листы с готовым изображением сюжета: дерево и располагающиеся на нем и под ним человечки. Каждый учащийся получает лист с изображением дерева и расположенных на нем человечков (но без нумерации фигурок). Не рекомендуется предлагать учащимся вначале подписывать на листе свою фамилию, так как это может повлиять на их выбор. Инструкция дается в следующей форме: Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и обведите того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Мы проверим, насколько вы внимательны. Обратите внимание, что каждая ветка дерева может быть равна вашим достижениям и успехам. Теперь возьмите зеленый фломастер и обведите того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться. Модифицированный вариант Предлагается следующая инструкция: Ребята, посмотрите внимательно на рисунок. Перед вами лесная школа. Ученики в ней — лесные человечки. У каждого из них разное настроение, каждый занят своим любимым делом, каждый занимает свое положение. Возможно, чем выше на дереве находится лесной человечек, тем выше его достижения, тем более он успешен в школе. Возьмите коричневый карандаш (фломастер) и раскрасьте ствол и ветки дерева. А когда будете раскрашивать, внимательно рассмотрите каждого человечка: где он расположен, чем занят. (Дети раскрашивают дерево.) А теперь возьмите красный карандаш (фломастер) и раскрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Теперь возьмите зеленый карандаш (фломастер) и раскрасьте того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться. Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков. Интерпретация результатов Интерпретация результатов выполнения проективной методики «Дерево» проводится исходя из того, какие позиции выбирает данный ученик, с положением какого человечка отождествляет свое реальное и идеальное положение, есть ли между ними различия. Интерпретация разработана с учетом опыта практического применения методики и сравнения ее результатов с наблюдениями за поведением учеников, данных, полученных от учителей и родителей, из беседы с ребенком. Для удобства объяснения каждой фигурке присвоен свой номер. Выбор позиции № 1, 3, 6, 7 характеризует установку на преодоление препятствий. № 2, 11, 12, 18, 19 — общительность, дружескую поддержку. № 4 — устойчивость положения (желание добиваться успехов, не преодолевая трудности). № 5 — утомляемость, общая слабость, небольшой запас сил, застенчивость. № 9 — мотивация на развлечения. № 13, 21 — отстраненность, замкнутость, тревожность. № 8 — отстраненность от учебного процесса, уход в себя. № 10, 15 — комфортное состояние, нормальная адаптация. № 14 — кризисное состояние, «падение в пропасть». Позицию № 20 часто выбирают как перспективу учащиеся с завышенной самооценкой и установкой на лидерство. Следует заметить, что позицию № 16 учащиеся не всегда понимают как позицию «человечка, который несет на себе человечка № 17», а склонны видеть в ней человека, поддерживаемого и обнимаемого другим. Ольга ЛАШИНА, педагог-психолог, МОУ «Общеобразовательная Киземская средняя школа», п. Кизема, Архангельская область Информационные источники: 1. Л.П. Пономаренко. Психологическая профилактика дезадаптации учащихся в начале обучения в средней школе. Методические рекомендации для школьных психологов. http://www.eti-deti.ru/det-test/58.html Ольга Лашина Такие разные «Деревья» (N23/2009) Приложение 6 Методика определения самооценки (Т.В.Дембо, С.Я.Рубинштейн) Цель методики: изучение уровня и адекватности самооценки. Оцениваемые УУД: личностные УУД, самоопределение. Возраст: 2 — 4 класс. Метод оценивания: фронтальный письменный опрос. Инструкция.«Ниже нарисованы лестницы, обозначающие здоровье, умственное развитие, характер и счастье. Если условно на этих лестницах размесить людей, то на верхней ступени первой лестницы расположатся «самые здоровые», а на нижней — «самые больные», по аналогичному принципу расположатся люди на остальных лестницах. Укажите свое место на ступеньках всех лестниц».
Ответьте на вопросы: 1. Каких людей Вы считаете здоровыми? Умными? С хорошим характером? Счастливыми? 2. Каких людей Вы считаете больными? Глупыми? С плохим характером? Несчастливыми? 3. Как Вы понимаете здоровье? Ум? Характер? Счастье? 4. Почему Вы выбрали эту ступеньку лестницы «здоровье»? Лестницы «ум»? Лестницы «характер»? Лестницы «счастье»? 5. Чего Вам не хватает, чтобы быть здоровым, умным, с хорошим характером, счастливым? Обычно люди независимо от самооценки и объективной жизненной ситуации не склонны к крайностям и указывают «свое место», как правило, на 4-5-й ступенях, т. Получаемые с помощью методики данные приобретают особый интерес при сопоставлении их с результатами обследования мышления и эмоционально–волевой сферы. Дети с адекватной самооценкой, как правило, отмечают «свое место» на 4-5 ступеньках лесенки. Завышенная самооценка проявляется в выборе «своего места» на 1-2 ступеньках, дети с заниженной самооценкой отводят себе место на последних, 7-9 ступеньках лесенки. Сравнение самооценок ребенка по разным шкалам дает возможность определить сферу, в которой он чувствует себя достаточно уверенно, психологически комфортно (адекватная самооценка), и сферы, вызывающие у ребенка напряжение и проблемы (неадекватная самооценка). Вопросы для младших школьников Каких людей ты считаешь • здоровыми? ________________________________________________________ __________________________________________________________________ • умными? ___________________________________________________________ __________________________________________________________________ • с хорошим характером? ______________________________________________ __________________________________________________________________ • счастливыми? _______________________________________________________ • с плохим характером? ________________________________________________ __________________________________________________________________ • несчастливыми? _____________________________________________________ __________________________________________________________________ ⇐ Предыдущая123456Следующая ⇒ Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ — конструкции, предназначенные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой. Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства… Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)… Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим… |
Считаю, что в этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным.
е. чуть выше среднего или к зоне середины. Они видят себя (или хотят показать) со средним здоровьем, умом, характером, счастьем. Поэтому тяготение к крайним оценкам может свидетельствовать об отклонениях в психическом развитии.
..Анализ необычного изображения дерева | Психология рисунка
Главная страница » Методика «Дом-Дерево-Человек» » Анализ необычного изображения дерева
Рисунок «стандартного», полноценного дерева должен содержать в себе, как минимум, хороший ствол и крону. Такие рисунки мы и будем дальше анализировать. Но иногда могут встречаться не совсем обычные деревья.
Каким еще образом может быть изображено дерево
Среди изображений деревьев возможны такие «нестандартные» варианты:
1.
Дерево состоит из двух линий, символизирующих ствол, и кружков вместо кроны
.
Интерпретация : импульсивность, изменчивость.
Рисунок «Дом-Дерево-Человек» мужчины 25-ти лет.
2. Дерево изображено в виде замочной скважины .
Такой рисунок дерева представляет собой:
- ствол в виде двух вертикальных линий (они могут быть как соединены, так и не соединены в основании)
- крона в виде овала или круга (ее место соединения со стволом может быть как незамкнутым, так и замкнутым)
- пространство внутри дерева большей частью не заполнено
Интерпретация : сильные враждебные импульсы, частичная ригидность (при закрытом у основания стволе) в сочетании со склонностью к эксплозивным реакциям.
Эксплозивные реакции – это внезапный приступ раздражительности и злобности, который сопровождается выразительной жестикуляцией и мимикой, а иногда и агрессивными действиями.
Ригидность – это прямолинейность, сильная привязанность к своим привычкам и, в связи с этим, отказ пробовать что-то новое.
О ригидности человека я напишу отдельную статью.
Враждебность может выражаться:
- в нежелании рисовать некоторые детали – в таком случае они обычно изображаются в виде штрихов
- в отказе подробнее изобразить структуру кроны –возможно, говорит об отсутствии стремления человека к получению удовлетворения от окружающего его мира
3. Вместо полноценного дерева – пень .
Интерпретация : человек пытается выразить таким образом свое противостояние, нежелание подчиняться чужому влиянию.
Я думаю, здесь можно рассмотреть и другой вариант: желание соригинальничать («все рисуют деревья, а я нарисую пень»). Но в любом случае, это связано с противодействием системе или другому человеку.
4. Дерево, изображенное в виде кусочка мела или карандаша .
Интерпретация : конкретность мышления, ригидность.
5. Верхушка дерева не дорисована, изображены большие ветви и очень часто – дупло .
Интерпретация : возможно, у человека имеются большие незавершенные планы.
6. Вместо дерева изображена только ветка .
Интерпретация : может указывать на инфантильность личности.
7.
Дерево изображено в виде двух одномерных деревьев
.
Интерпретация : серьезная патологическая расколотость аффекта (эмоций, ощущений, удовольствий, боли и т.д.) и интеллекта.
Необычное положение дерева
Отметьте также, если дерево стоит не прямо, а имеет какое-то необычное положение. Например, наклон вправо или влево.
Рисунок девушки, 18 лет.
В пострисуночном опросе необходимо будет задать вопрос, почему это произошло. Возможно, дерево склонилось под напором ветра. А бывает и так, что автор рисунка не найдет этому объяснения. Интерпретировать положение дерева будем в статье о пострисуночном опросе.
С уважением, Наталия .
Метки: психодиагностика , психология рисунка , рисуночные тесты
План интерпретации проективного рисунка дерева
Предыдущая запись
Тип дерева в рисунке «Дом-Дерево-Человек»
Следующая запись
Методика Дерево с человечками — Тур-инфо
Тест дерево с человечками
Посмотрите внимательно на изображения человечков и выберите, кем на данный момент видите себя?
Если вы выбрали позицию №1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас, как целеустремлённого человека, который не боится никаких препятствий и преград.
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров: 2, 11, 12, 18 или 19, то вы — общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям
Выбор человечка под номером 4 обозначает вас, как человека с устойчивой жизненной позицией и желающий добиться всевозможных успехов без преодоления трудностей
Номер 5 — вы часто бываете утомлены, слабы, у вас не большой запас жизненных сил
Выбор пал на человечка под номером 9 — вы весёлый человек, любящий развлечения
Номер 13 или 21 — вы замкнуты, часто подвержены внутренним тревогам и не любите обильного общения с людьми
Номер 8 — вы любите уходить в себя, размышлять о чём-то своём и погружаться в собственный мир
Итак, если вы выбрали номер 10 или 15 — у вас нормальная адаптация к жизни, вы находитесь в комфортном состоянии
Номер 14 — вы падаете в эмоциональную пропасть, скорее всего подвержены внутреннему кризису
Позицию номер 20 обычно выбирают люди с завышенной самооценкой. Вы — прирождённый лидер и хотите, чтобы люди прислушивались именно к вам и ни к кому другому
Выбор пал на человечка №16? Вы ощущаете себя уставшим от необходимости поддерживать кого-то, но, возможно, Вы увидели на этой картинке, что номер 17 вас обнимает — в таком случае вы склонны расценивать себя, как человека, окружённого вниманием
Если ваш выбор пал на один из следующих номеров 2, 11, 12, 18 или 19, то вы — общительный человек, который всегда окажет любую поддержку друзьям.
Tests. kulichki. com
14.01.2018 7:21:13
2018-01-14 07:21:13
Источники:
Http://tests. kulichki. com/draw_tree_humans. html
Тест «Дерево с человечками» » /> » /> .keyword { color: red; }
Тест дерево с человечками
На главную Психодиагностика психолога в школе Проективные тесты исследования личности Тест «Дерево с человечками»
| Тест «Дерево с человечками» |
| Психодиагностика психолога в школе — Проективные тесты исследования личности | |
Автор теста «Дерево с человечками» — известный британский психолог Пип Уилсон (Pip Wilson). Цель: исследование уровня адаптации школьников в школе за первые три года. У каждого из этих человечков на дереве разное настроение, и они занимают различное положение. Для начала определите, какой из них больше всего похож на вас. После этого выберите человечка, на которого вы бы хотели быть похожи. Расшифровка результатов теста:Если вы выбрали позицию № 1, 3, 6 или 7, то это характеризует вас как целеустремленного человека, который не боится никаких препятствий и преград. Расшифровка результатов теста. Www. vashpsixolog. ru 22.10.2018 18:18:25 2018-10-22 18:18:25 Источники:Http://www. vashpsixolog. ru/psychodiagnostic-school-psychologist/123-projective-tests-of-personality-research/2685-2018-08-25-08-23-15 Тест “ДЕРЕВО” (автор Д. Лампен, адаптация Л. П. Пономаренко) » /> » /> .keyword { color: red; } Тест дерево с человечкамиМетодику «Дерево» (автор Д. Лампен) адаптировал Л. П. Пономаренко. Она может использоваться для оценки успешности адаптации ребенка в начале школьного обучения и при переходе в среднее звено. Методика позволяет достаточно быстро определить особенности протекания адаптационного процесса, выявить возможные проблемы ребенка. Содержание методики (её ещё называют «Дерево с человечками»): Ученикам предлагаются листы с готовым изображением сюжета: дерево и располагающиеся на нем и под ним человечки. Каждый учащийся получает лист с изображением дерева и расположенных на нем человечков (но без нумерации фигурок). Не рекомендуется предлагать учащимся сразу подписывать на листе свою фамилию, так как это может повлиять на их выбор. (когда берешь у ребёнка лист с выполненным заданием, скажи ему: «подпиши»). Инструкция дается в следующей форме: «Рассмотрите это дерево. Вы видите на нем и рядом с ним множество человечков. У каждого из них разное настроение, и они занимают различное положение. Возьмите красный фломастер и разукрасьте того человечка, который напоминает вам себя, похож на вас, ваше настроение в школе и ваше положение. Бывает так, что некоторые дети просят разрешения обозначить позиции двух человечков. В этом случае не следует ограничивать их выбор, но необходимо зафиксировать, какой человечек был отмечен в первую очередь, какой во вторую, так как соотношение этих выборов может быть достаточно информативным. Интерпретация результатов: Интерпретация результатов методики дерево с человечками проводится исходя из того, какие позиции выбирает данный ученик, с положением какого человечка отождествляет свое реальное и идеальное положение, есть ли между ними различия. Интерпретация разработана с учетом опыта практического применения методики и сравнения ее результатов с наблюдениями за поведением учеников, данных, полученных от учителей и родителей, из беседы с ребенком. Для удобства объяснения каждой фигурке присвоен свой номер. Следует заметить, что позицию № 16 учащиеся не всегда понимают как позицию «человечка, который несет на себе человечка № 17», а склонны видеть в ней человека, поддерживаемого и обнимаемого другим. Тест Дерево автор Д. Www. stotestov. ru 31.07.2019 5:15:38 2019-07-31 05:15:38 Источники:Https://www. stotestov. ru/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B9-%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82/%D0%BF%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B5%D1%82-%D0%BC%D0%B8%D1%80 |
Дети, погружаясь в рисуночную деятельность, с удовольствием выполняют предложенные задания, легко отождествляют себя с тем или иным человечком.
Возможно, чем выше на дереве находится человечек, тем выше его достижения, тем более он успешен в школе. Теперь возьмите зеленый фломастер и разукрасьте того человечка, которым вы хотели бы быть и на чьем месте вы хотели бы находиться».
Техника анализа дерева решений и пример
Каково значение анализа дерева решений в управлении проектами? Сегодня мы собираемся обсудить важность анализа дерева решений в статистике и управлении проектами с помощью примеров проблем и решений дерева решений. Эффективный процесс принятия решений жизненно важен для всех организаций. Это процесс выбора среди других альтернатив.
В основном неопределенные обстоятельства могут повлиять на все суждения. При наличии неопределенности мы используем анализ дерева решений метод, чтобы сделать правильный выбор.
Этот метод можно использовать для многих различных случаев управления проектами. Например: должны ли мы обновить программное обеспечение, которое мы используем в нашей организации? Должны ли мы построить прототип для нашего нового проекта? Должны ли мы выбрать дешевого подрядчика? Стоит ли выбирать малобюджетный проект?
Для количественного анализа рисков расчет ожидаемой денежной стоимости (EMV) с использованием дерева решений является сложной методикой. В этой статье анализируются анализ дерева решений на основе ожидаемой денежной стоимости (EMV) при принятии важных решений.
Ожидаемая денежная стоимость (EMV) для анализа дерева решений
Анализ дерева решений предоставляет шаблон для расчета значений результатов и возможностей их достижения. Это позволяет нам выбрать наиболее подходящий вариант, опираясь на имеющуюся информацию и наилучшие прогнозы.
Руководство PMBOK определяет ожидаемую денежную стоимость (EMV) как статистическую концепцию, которая рассчитывает средние результаты, когда будущее включает сценарии, которые могут произойти или не произойти.
Вероятность x Влияние равно ожидаемой денежной стоимости (EMV). Для возможностей это значение положительное, для угроз отрицательное.
Чтобы узнать, как рассчитать ожидаемую денежную стоимость (EMV), прочитайте статью «Ожидаемая денежная стоимость» (EMV).
Расчет ожидаемой денежной стоимости (EMV)
Этапы реализации анализа дерева решений
Ниже приведены анализ дерева решений шагов реализации:
1. Перечислите все решения и подготовьте дерево решений для ситуации управления проектом.
2. Назначить вероятность возникновения для всех рисков.
3. Оценить влияние риска в денежном выражении.
4. Рассчитайте ожидаемую денежную стоимость (EMV) для каждого пути принятия решения.
Для лучшего понимания давайте проведем анализ дерева решений на примере.
Пример анализа дерева решений
Предположим, вы являетесь руководителем проекта по строительству электростанции, и в вашем контракте с основным заказчиком предусмотрен штраф за каждый день задержки сдачи проекта. Вам необходимо решить, какой субподрядчик подходит для операций критического пути вашего проекта. Но при выборе субподрядчика следует учитывать стоимость и сроки поставки.
• Субподрядчик 1 предлагает 250 000 долларов. Вы подсчитали, что существует 30%-ная вероятность опоздания на 60 дней. В соответствии с вашим контрактом с клиентом вы должны платить штраф за задержку в размере 5000 долларов США за каждый календарный день за каждый день задержки доставки.
• Субподрядчик 2 предлагает 320 000 долларов. Вы подсчитали, что существует 10%-ная вероятность опоздания на 20 дней. В соответствии с вашим контрактом с клиентом вы должны платить штраф за задержку в размере 5000 долларов США за каждый календарный день за каждый день задержки доставки.
Вам необходимо определить, какой субподрядчик подходит для операций критического пути вашего проекта. Оба субподрядчика обещают успешную доставку и качественную работу.
Основные шаги
Шаг 1: Перечислите решения и подготовьте дерево решений для ситуации управления проектом.
На Рисунке 1 ниже подготовлено дерево решений на основе решений, затрат и выгод неопределенных событий.
Рисунок 1: Анализ дерева решений – Решение субподрядчика
Шаг 2: Определите вероятность возникновения рисков.
В этом примере вероятность опоздания для Субподрядчика 1 составляет 30 %, а для Субподрядчика 2 — 10 %. Это означает, что возможность выполнения в срок для Субподрядчика 1 составляет 70%, а для Субподрядчика 2 — 9.0 %. На Рисунке 2 ниже назначены вероятности возникновения рисков.
Рисунок 2: Анализ дерева решений – вероятность опоздания
Шаг 3. Определите влияние риска в денежном выражении.
На шаге 3 мы вычисляем стоимость проекта для каждого пути, начиная с левой стороны с первого решения и суммируя значения до конечного конца ветви с правой стороны, как если бы каждое из решений было принято и каждый случай имел место. На рис. 3 ниже показано значение каждого пути.
Рисунок 3: Анализ дерева решений — Решение субподрядчика
Как показано на рисунке, значения пути рассчитываются по формулам, приведенным ниже.
Субподрядчик 1
Стоимость пути выполнения в срок = Стоимость предложения = 250 000 долларов США
Стоимость пути опоздания = Стоимость предложения + Штраф = 250 000 долларов США + 60 x 5 000 долларов США = 550 000 долларов США
Субподрядчик 2
Стоимость пути выполнения в срок = Стоимость предложения = 320 000 долларов США
Стоимость пути опоздания = Стоимость предложения + Штраф = 320 000 долларов США + 20 x 5 000 долларов США = 420 000 долларов США
Рисунок 4: Ожидаемая денежная стоимость (EMV)
Шаг 4.
Рассчитайте ожидаемую денежную стоимость (EMV) для каждого пути принятия решения.
На шаге 4 мы вычисляем значение каждого узла, включая узлы возможностей и узлы решений. Мы начинаем со значений пути в дальнем правом конце дерева, а затем, продвигаясь справа налево, вычисляем значение каждого узла. Этот расчет называется «складыванием назад» дерева.
Ожидаемая денежная стоимость (EMV) каждого узла будет рассчитываться путем умножения вероятности и воздействия. На рисунке 4 ниже показана ожидаемая денежная стоимость (EMV) каждого пути.
Как показано на рисунке ниже ожидаемая денежная стоимость (EMV) каждого пути.
Подпрозрачный 1
EMV = %30 x 550 000 долл. США + %70 x 250 000 долл. США = 340 000 долл. США
Подпрограмма 2
EMV = %10 x 420 000 + %90 x 320 000 $ 330 000
в этот простой пример Ожидаемая денежная стоимость (EMV) очень близка. Теперь мы выбираем Подрядчика 2 из-за низкой стоимости и низкой вероятности опоздания.
Резюме
В этой статье мы обсудим важность анализа дерева решений на примере. Обратите внимание, что анализ дерева решений является статистической концепцией, которая предлагает мощный способ определения, выявления и анализа неопределенности. Это эффективный инструмент, помогающий выбрать наиболее подходящее действие из нескольких вариантов. Также этот метод позволяет визуально представлять сложные данные для принятия решений. Чтобы правильно выполнить анализ дерева решений, вам необходимо знать разницу между количественным и качественным анализом рисков.
См. также
Методы отбора проектов
5 Методика «почему?» .
Теги: Анализ дерева решенийПреимущества и недостатки анализа дерева решенийАнализ дерева решений в статистикеПример дерева решений проблемы и решенияОжидаемая денежная стоимостьАнализ рисков
5 шагов к принятию лучших решений • Асана
Резюме
Анализ дерева решений включает визуальное представление потенциальных результатов, затрат и последствий сложного решения.
Эти деревья особенно полезны для анализа количественных данных и принятия решения на основе чисел. В этой статье мы объясним, как использовать дерево решений для расчета ожидаемой ценности каждого результата и оценки наилучшего плана действий. Кроме того, получите пример того, как будет выглядеть готовое дерево решений.
Принимали ли вы когда-нибудь решение, зная, что ваш выбор будет иметь серьезные последствия? Если да, то вы знаете, что особенно трудно определить наилучший курс действий, когда вы не уверены, каковы будут результаты.
Анализ дерева решений может помочь вам визуализировать влияние ваших решений, чтобы вы могли найти наилучший курс действий. В этой статье мы покажем вам, как создать дерево решений, чтобы вы могли использовать его на протяжении всего процесса управления проектом.
Что такое дерево решений?
Дерево решений — это блок-схема, которая начинается с одной основной идеи, а затем разветвляется в зависимости от последствий ваших решений.
Это называется «деревом решений», потому что модель обычно выглядит как дерево с ветвями.
Эти деревья используются для анализа дерева решений, который включает визуальное определение возможных результатов, затрат и последствий сложного решения. Вы можете использовать дерево решений для расчета ожидаемой ценности каждого результата на основе решений и последствий, которые к нему привели. Затем, сравнивая результаты друг с другом, вы можете быстро оценить наилучший план действий. Вы также можете использовать дерево решений для решения проблем, управления затратами и выявления возможностей.
Символы дерева решений
Дерево решений включает следующие символы:
Альтернативные ветви: Альтернативные ветви — это две линии, отходящие от одного решения в вашем дереве решений. Эти ветви показывают два результата или решения, которые вытекают из первоначального решения на вашем дереве.
Узлы решений: Узлы решений представляют собой квадраты и представляют решение, принимаемое в вашем дереве.
Каждое дерево решений начинается с узла решений.Узлы шансов: Узлы шансов — это круги, которые показывают несколько возможных результатов.
Конечные узлы: Конечные узлы представляют собой треугольники, показывающие окончательный результат.
Каждое дерево решений начинается с узла решений.Анализ дерева решений объединяет эти символы с примечаниями, поясняющими ваши решения и результаты, а также любыми соответствующими значениями для объяснения ваших прибылей или убытков. Вы можете вручную нарисовать свое дерево решений или использовать инструмент блок-схемы, чтобы отобразить свое дерево в цифровом виде.
Попробуйте интеграцию Lucidchart с Asana
Для чего используется анализ дерева решений?
Анализ дерева решений можно использовать для принятия решений во многих областях, включая операции, бюджетное планирование и управление проектами. Где возможно, включите количественные данные и числа, чтобы создать эффективное дерево.
Чем больше у вас данных, тем проще вам будет определять ожидаемые значения и анализировать решения на основе чисел.
Например, если вы пытаетесь определить, какой проект наиболее рентабельный, вы можете использовать дерево решений, чтобы проанализировать потенциальные результаты каждого проекта и выбрать проект, который, скорее всего, принесет наибольшую прибыль.
Как создать дерево решений
Выполните следующие пять шагов, чтобы создать диаграмму дерева решений для анализа неопределенных результатов и достижения наиболее логичного решения.
1. Начните с идеи
Начните диаграмму с одной основной идеи или решения. Вы начнете свое дерево с узла решения, прежде чем добавлять отдельные ветви к различным решениям, между которыми вы выбираете.
Например, если вы хотите создать приложение, но не можете решить, создавать ли новое или обновлять существующее, используйте дерево решений для оценки возможных результатов каждого из них.
В этом случае исходным узлом решения является:
Создание приложения
Вы выбираете три варианта или ответвления:
Создание нового приложения планирования
1505 Обновление существующего приложения для планирования
Создание приложения для повышения производительности команды
2.
Добавление узлов шансов и решенийПосле добавления основной идеи в дерево продолжайте добавлять узлы шансов или решений после каждого решения о дальнейшем расширении дерева . Случайному узлу может понадобиться альтернативная ветвь после него, потому что может быть более одного потенциального результата для выбора этого решения.
Например, если вы решите создать новое приложение для планирования, есть шанс, что ваш доход от приложения будет большим, если оно будет пользоваться успехом у клиентов. Также есть вероятность, что приложение не будет работать, что может привести к небольшому доходу. Отображение обоих потенциальных результатов в вашем дереве решений является ключевым.
3. Расширяйте, пока не достигнете конечных точек
Продолжайте добавлять узлы шансов и решений в ваше дерево решений, пока вы не сможете расширить дерево дальше. На этом этапе добавьте конечные узлы к вашему дереву, чтобы обозначить завершение процесса создания дерева.
Когда вы закончите свое дерево, вы можете начать анализировать каждое из решений.
4. Расчет значений дерева
В идеале, с деревом решений должны быть связаны количественные данные. Наиболее распространенными данными, используемыми в деревьях решений, являются денежные значения.
Например, создание или обновление приложения будет стоить вашей компании определенную сумму денег. Кроме того, создание одного приложения вместо другого будет стоить больше или меньше денег. Написание этих значений в вашем дереве под каждым решением может помочь вам в процессе принятия решений.
Вы также можете попытаться оценить ожидаемую ценность, которую вы создадите, большую или маленькую, для каждого решения. Когда вы знаете стоимость каждого исхода и вероятность его возникновения, вы можете рассчитать ожидаемое значение каждого исхода, используя следующую формулу:
Рассчитайте ожидаемое значение, умножив оба возможных исхода на вероятность того, что каждый исход произойдет, а затем добавление этих значений. Вам также нужно будет вычесть любые первоначальные затраты из общей суммы.
5. Оценить результаты
Когда у вас будут ожидаемые результаты для каждого решения, определите, какое решение лучше для вас, исходя из степени риска, на который вы готовы пойти. Наибольшее ожидаемое значение не всегда может быть тем, к которому вы стремитесь. Это потому, что, хотя это может привести к высокому вознаграждению, это также означает принятие на себя самого высокого уровня риска проекта.
Имейте в виду, что ожидаемое значение в анализе дерева решений исходит из вероятностного алгоритма. Вам и вашей команде решать, как лучше всего оценить результаты дерева.
Прочтите: Процесс управления рисками проекта в 6 четких шаговПлюсы и минусы анализа дерева решений
При правильном использовании анализ дерева решений может помочь вам принимать лучшие решения, но у него есть и свои недостатки. Пока вы понимаете недостатки, связанные с деревьями решений, вы можете пользоваться преимуществами этого инструмента принятия решений.
Pros
Когда вы пытаетесь принять сложное решение и манипулируете большим количеством данных, деревья решений могут помочь вам визуализировать возможные последствия или выигрыши, связанные с каждым выбором.
Прозрачность: Прелесть деревьев решений в том, что они обеспечивают целенаправленный подход к принятию решений для вас и вашей команды. Когда вы проанализируете каждое решение и подсчитаете его ожидаемую ценность, у вас будет четкое представление о том, какое решение имеет для вас наибольший смысл двигаться вперед.
Эффективность: Деревья решений эффективны, поскольку для их создания требуется мало времени и ресурсов. Другие инструменты принятия решений, такие как опросы, пользовательское тестирование или прототипы, могут занять месяцы и много денег. Дерево решений — это простой и эффективный способ решить, что делать.
Гибкость: Если вам пришла в голову новая идея после того, как вы создали свое дерево, вы можете легко добавить это решение в дерево. Вы также можете добавить ответвления для возможных результатов, если вы получите информацию во время анализа.
Минусы
У дерева решений есть недостатки, которые делают его далеко не идеальным инструментом для принятия решений.
Понимая эти недостатки, вы можете использовать свое дерево как часть более крупного процесса прогнозирования.
Сложные: Хотя деревья решений часто имеют определенные конечные точки, они могут стать сложными, если вы добавите в свое дерево слишком много решений. Если ваше дерево разветвляется во многих направлениях, вам может быть трудно сохранить дерево в тайне и рассчитать ожидаемые значения. Лучший способ использовать дерево решений — сделать его простым, чтобы оно не вызывало путаницы и не теряло своих преимуществ. Это может означать использование других инструментов принятия решений для сужения вариантов, а затем использование дерева решений, когда у вас останется всего несколько вариантов.
Нестабильный: Важно, чтобы значения в вашем дереве решений были стабильными, чтобы ваши уравнения оставались точными. Если вы измените даже небольшую часть данных, большие данные могут развалиться.
Рискованный: Поскольку в дереве решений используется алгоритм вероятности, расчетное ожидаемое значение является оценкой, а не точным предсказанием каждого результата.
Это означает, что вы должны относиться к этим оценкам с долей скептицизма. Если вы недостаточно взвесите вероятность и выигрыш от своих результатов, вы можете взять на себя большой риск при выборе решения.
Это означает, что вы должны относиться к этим оценкам с долей скептицизма. Если вы недостаточно взвесите вероятность и выигрыш от своих результатов, вы можете взять на себя большой риск при выборе решения.Пример анализа дерева решений
В приведенном ниже примере анализа дерева решений вы можете увидеть, как бы вы построили свою древовидную диаграмму, если бы вы выбирали между созданием или обновлением нового программного приложения.
По мере того, как дерево разветвляется, ваши результаты включают в себя большие и малые доходы, а затраты на ваш проект вычитаются из ваших ожидаемых значений.
Узлы принятия решений из этого примера :
Создание нового приложения для планирования: 50 000 долл. США
Обновление существующее приложение для планирования: 25 тыс. Долл. США
Приложение команды команды по сборке: 75 тыс. Долл. США
Шанс -узлы из этого примера:
LAGH
Большой и малый доход для второго решения: 60 и 38%
Большой и малый доход для третьего решения: 55 и 45%
Конечные узлы из этого примера:
Потенциальная прибыль для принятия решения One: 200 тыс.
Долл. США или 150 тыс. Долл. СШАПотенциальная прибыль для решения Второе: 100 тыс. Долл. США или 80 тыс. Долл. США
Потенциальная прибыль. Хотя создание нового приложения для повышения производительности команды обойдется команде больше всего, анализ дерева решений показывает, что этот проект также принесет наибольшую ожидаемую пользу для компании.
Используйте дерево решений, чтобы найти наилучший результат
Вы можете нарисовать дерево решений вручную, но использование программного обеспечения дерева решений для отображения возможных решений облегчит добавление различных элементов в блок-схему, внесение необходимых изменений и вычисление значений дерева. Благодаря интеграции Asana с Lucidchart вы можете построить подробную диаграмму и поделиться ею со своей командой в централизованном инструменте управления проектами.
Программа «Дерево принятия решений» позволит вам чувствовать себя уверенно в своих навыках принятия решений, чтобы вы могли успешно руководить своей командой и управлять проектами.
Попробуйте интеграцию Lucidchart с Asana
Деревья решений в машинном обучении | by Prashant Gupta
Дерево имеет много аналогий в реальной жизни, и оказывается, что оно повлияло на широкую область машинного обучения , охватывая как классификацию, так и регрессию . В анализе решений дерево решений можно использовать для визуального и явного представления решений и принятия решений. Как следует из названия, он использует древовидную модель решений. Хотя это обычно используемый инструмент в интеллектуальном анализе данных для выработки стратегии достижения определенной цели, он также широко используется в машинном обучении, которому будет посвящена эта статья.
Как можно представить алгоритм в виде дерева?
Для этого давайте рассмотрим очень простой пример, в котором используется колоссальный набор данных для прогнозирования того, выживет пассажир или нет. В приведенной ниже модели используются 3 функции/атрибута/столбца из набора данных, а именно пол, возраст и sibsp (количество супругов или детей).
Изображение взято из ВикипедииДерево решений перевернуто с корнем наверху. На изображении слева жирный текст черного цвета обозначает состояние/ внутренний узел , на основании которого дерево разбивается на ветви/ ребра . Конец ветки, которая больше не разделяется, — это решение / лист , в данном случае, независимо от того, умер ли пассажир или выжил, представленный красным и зеленым текстом соответственно.
Хотя реальный набор данных будет иметь гораздо больше функций, и это будет просто ветвь в гораздо большем дереве, но вы не можете игнорировать простоту этого алгоритма. Важность функции очевидна, и отношения можно легко просмотреть. Эта методология более известна как дерево решений обучения на основе дерева данных и выше называется деревом классификации , поскольку цель состоит в том, чтобы классифицировать пассажира как выжившего или умершего. Деревья регрессии представлены таким же образом, только они предсказывают непрерывные значения, такие как цена дома.
В общем, алгоритмы дерева решений называются CART или деревьями классификации и регрессии.Итак, что на самом деле происходит на заднем плане? Чтобы вырастить дерево, нужно решить какие функции выбрать и какие условия использовать для разделения, а также знать, когда остановиться. Поскольку дерево обычно растет произвольно, вам нужно будет его обрезать , чтобы оно выглядело красиво. Давайте начнем с общей техники, используемой для расщепления.
Рекурсивное двоичное разделениеВ этой процедуре учитываются все функции, а различные точки разделения пробуются и проверяются с использованием функции стоимости. Выбирается сплит с наилучшей стоимостью (или самой низкой стоимостью).
Рассмотрим предыдущий пример дерева, полученного из титанического набора данных. В первом разбиении или корне учитываются все атрибуты/функции, и обучающие данные делятся на группы на основе этого разбиения.
У нас есть 3 функции, поэтому будет 3 разделения кандидатов. Теперь мы вычислим, сколько точность будет стоить нам каждое разделение, используя функцию . Выбирается наименее затратный сплит , в нашем примере это пол пассажира. Этот алгоритм является рекурсивным по своей природе , поскольку сформированные группы могут быть разделены с использованием одной и той же стратегии. Из-за этой процедуры этот алгоритм также известен как жадный алгоритм , так как у нас есть чрезмерное желание снизить стоимость. Это делает корневой узел лучшим предиктором/классификатором. Стоимость разделения
Давайте более подробно рассмотрим функции стоимости, используемые для классификации и регрессии . В обоих случаях функции стоимости пытаются найти наиболее однородные ответвления или ответвления, имеющие группы с похожими ответами .
Это имеет смысл, мы можем быть более уверены, что ввод тестовых данных будет следовать определенному пути.Регрессия: сумма(y — прогноз)²
Допустим, мы прогнозируем цены на дома. Теперь дерево решений начнет разделяться, рассматривая каждую функцию в обучающих данных. Среднее значение ответов на ввод обучающих данных конкретной группы рассматривается как прогноз для этой группы. Вышеупомянутая функция применяется ко всем точкам данных, и стоимость рассчитывается для всех разделений-кандидатов. Снова выбирается разделение с наименьшей стоимостью . Другая функция стоимости включает уменьшение стандартного отклонения, подробнее о ней можно узнать здесь.
Классификация: G = sum(pk * (1 — pk))
Оценка Джини дает представление о том, насколько хороша разбивка, по тому, насколько смешаны классы ответов в группах, созданных разбивкой. Здесь pk — доля входных данных того же класса, присутствующих в конкретной группе.
Идеальная чистота класса возникает, когда группа содержит все входные данные из одного и того же класса, и в этом случае pk равно 1 или 0, а G = 0, где, поскольку узел с разделением классов 50–50 в группе имеет наихудшую чистоту, поэтому для бинарной классификации это будет иметь pk = 0,5 и G = 0,5.Когда остановить расщепление?
Вы можете спросить , когда прекратить выращивать дерево? Поскольку задача обычно имеет большой набор признаков, это приводит к большому количеству разбиений, что в свою очередь дает огромное дерево. Такие деревья являются сложными и могут привести к переоснащению. Итак, нам нужно знать, когда остановиться? Один из способов сделать это — установить минимальное количество обучающих входных данных для использования на каждом листе. Например, мы можем использовать как минимум 10 пассажиров, чтобы принять решение (умер или выжил), и игнорировать любой лист, который принимает менее 10 пассажиров.
Другой способ — установить максимальная глубина вашей модели. Максимальная глубина относится к длине самого длинного пути от корня до листа. Обрезка
Производительность дерева может быть дополнительно увеличена с помощью обрезки . Включает удаление ветвей, использующих маловажные функции . Таким образом, мы уменьшаем сложность дерева и, таким образом, увеличиваем его прогностическую силу за счет уменьшения переобучения.
Обрезку можно начинать либо с корня, либо с листьев. Самый простой метод обрезки начинается с листьев и удаляет каждый узел с наиболее популярным классом в этом листе, это изменение сохраняется, если оно не ухудшает точность. Его также называют сокращением числа ошибок . Могут использоваться более сложные методы сокращения, такие как сокращение сложности по стоимости , где параметр обучения (альфа) используется для взвешивания того, можно ли удалить узлы на основе размера поддерева.
Это также известно как удаление самого слабого звена. Преимущества CART
- Простота понимания, интерпретация, визуализация.
- Деревья решений неявно выполняют скрининг переменных или выбор признаков.
- Может обрабатывать как числовые, так и категориальные данные . Также может обрабатывать проблемы с несколькими выходами.
- Деревья решений требуют от пользователей относительно небольших усилий для подготовки данных.
- Нелинейные отношения между параметрами не влияют на производительность дерева.
- Обучающиеся деревья решений могут создавать чрезмерно сложные деревья , которые плохо обобщают данные. Это называется переоснащением .
- Деревья решений могут быть нестабильными, поскольку небольшие изменения в данных могут привести к созданию совершенно другого дерева. Это называется дисперсией , которая должна быть снижена с помощью таких методов, как мешков и 0010 повышение .
- Жадные алгоритмы не могут гарантировать получение глобально оптимального дерева решений. Это можно смягчить, обучив несколько деревьев, в которых функции и образцы выбираются случайным образом с заменой.
- Учащиеся дерева решений создают предвзятых деревьев, если некоторые классы доминируют . Поэтому рекомендуется сбалансировать набор данных перед подгонкой под дерево решений.
Это все основные сведения, которые помогут вам освоить обучение дереву решений. Улучшение по сравнению с обучением дереву решений сделано с использованием техники повышение . Популярной библиотекой для реализации этих алгоритмов является Scikit-Learn . У него замечательный API, который может запустить вашу модель с всего несколькими строками кода на python .
Долл. США или 150 тыс. Долл. США
В общем, алгоритмы дерева решений называются CART или деревьями классификации и регрессии.
У нас есть 3 функции, поэтому будет 3 разделения кандидатов. Теперь мы вычислим, сколько точность будет стоить нам каждое разделение, используя функцию . Выбирается наименее затратный сплит , в нашем примере это пол пассажира. Этот алгоритм является рекурсивным по своей природе , поскольку сформированные группы могут быть разделены с использованием одной и той же стратегии. Из-за этой процедуры этот алгоритм также известен как жадный алгоритм , так как у нас есть чрезмерное желание снизить стоимость. Это делает корневой узел лучшим предиктором/классификатором. 
Это имеет смысл, мы можем быть более уверены, что ввод тестовых данных будет следовать определенному пути.
Идеальная чистота класса возникает, когда группа содержит все входные данные из одного и того же класса, и в этом случае pk равно 1 или 0, а G = 0, где, поскольку узел с разделением классов 50–50 в группе имеет наихудшую чистоту, поэтому для бинарной классификации это будет иметь pk = 0,5 и G = 0,5.
Другой способ — установить максимальная глубина вашей модели. Максимальная глубина относится к длине самого длинного пути от корня до листа. 
Это также известно как удаление самого слабого звена. 
Это называется дисперсией , которая должна быть снижена с помощью таких методов, как мешков и 0010 повышение .