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。
决策分析的方法有哪些？如何运用？
决策分析常用方法
对于不同的情况有不同的决策方法。
①确定性情况：每一个方案引起一个、而且只有一个结局。当方案个数较少时可以用穷举法，当方案个数较多时可以用一般最优化方法。
②随机性情况：也称风险性情况，即由一个方案可能引起几个结局中的一个，但各种结局以一定的概率发生。通常在能用某种估算概率的方法时，就可使用随机性决策，例如决策树的方法。
③不确定性情况:一个方案可能引起几个结局中的某一个结局,但各种结局的发生概率未知。这时可使用不确定型决策，例如拉普拉斯准则、乐观准则、悲观准则、遗憾准则等来取舍方案。
④多目标情况：由一个方案同时引起多个结局，它们分别属于不同属性或所追求的不同目标。这时一般采用多目标决策方法。例如化多为少的方法、分层序列法、直接找所有非劣解的方法等。
⑤多人决策情况：在同一个方案内有多个决策者，他们的利益不同，对方案结局的评价也不同。这时采用对策论、冲突分析、群决策等方法。
除上述各种方法外，还有对结局评价等有模糊性时采用的模糊决策方法和决策分析阶段序贯进行时所采用的序贯决策方法等。
不同决策分析的区别
风险型情况下的决策分析。这类决策问题与确定型决策只在第一点特征上有所区别：
风险型情况下，未来可能状态不只一种，究竟出现哪种状态，不能事先肯定，只知道各种状态出现的可能性大小(如概率、频率、比例或权等)。常用的风险型决策分析技术有期望值法和决策树法。
期望值法是根据各可行方案在各自然状态下收益值的概率平均值的大小，决定各方案的取舍。
决策树法有利于决策人员使决策问题形象比，可把各种可以更换的方案、可能出现的状态、可能性大小及产生的后果等，简单地绘制在一张图上，以便计算、研究与分析，同时还可以随时补充和不确定型情况下的决策分析。
如果不只有一个状态，各状态出现的可能性的大小又不确知，便称为不确定型决策。常用的决策分析方法有：
a．乐观准则。比较乐观的决策者愿意争取一切机会获得最好结果。决策步骤是从每个方案中选一个最大收益值，再从这些最大收益值中选一个最大值，该最大值对应的方案便是入选方案。
b.悲观准则。比较悲观的决策者总是小心谨慎，从最坏结果着想。决策步骤是先从各方案中选一个最小收益值，再从这些最小收益值中选出一个最大收益值，其对应方案便是最优方案。这是在各种最不利的情况下又从中找出一个最有利的方案，
c.等可能性准则。决策者对于状态信息毫无所知，所以对它们一视同仁，即认为它们出现的可能性大小相等。于是这样就可按风险型情况下的方法进行决策。
用决策树的方法对案例进行决策。
决策树在文本模式不好画，凑合着看吧！
决策点——新建工厂——@——销路好0.7—— +100-300/10=+70
——销路差0.3—— -20-300/10 =-50
——新建小厂——@——销路好0.7—— +140-140/10=+126
——销路差0.3—— +30-140/10 =+16
新建工厂 期望值=0.7*70-50*0.3=34
新建小厂 期望值=0.7*126+0.3*16=93
所以应新建小厂。
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。
采用决策树分析法必须具备的条件有哪些
我找些资料，供你参考一下。
应用决策树应具备以下几个条件：
有决策者的明确目标；
有决策者可以选择的两个以上的可行备选方案；
存在决策者无法控制的两种以上的自然状态(如气候变化、市场行情、经济发展动向等)；
不同行动方案在不同自然状态下的损益值可以计算出来；
决策者能估计出不同的自然状态发生概率
决策树法分为那几个步骤
（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）对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上用“=”隔断