Costruire una struttura non ambigua
Un nodo decisionale contiene opzioni controllabili, un nodo casuale eventi esclusivi e una foglia un impatto con unità e orizzonte comuni.
Le probabilità sono motivate e datate. Un ramo mancante o un totale diverso da 100 % rende il calcolo incompleto.
Ripiegare l’albero con il valore atteso
EMV = Σ(probabilità × impatto). Esempio: A dà 40 % × 5 M€ + 60 % × −1 M€ = 1,4 M€. B dà 40 % × 2 M€ + 60 % × 0,5 M€ = 1,1 M€.
Il nodo decisionale sceglie il massimo solo se l’EMV è l’unico obiettivo. L’avversione al rischio non è automatica.
| Opzione | Esito alto | Esito basso | EMV |
|---|---|---|---|
| A | 40 % × 5 M€ | 60 % × −1 M€ | 1,4 M€ |
| B | 40 % × 2 M€ | 60 % × 0,5 M€ | 1,1 M€ |
Testare le ipotesi che cambiano la scelta
Individuate la soglia di probabilità o impatto che inverte la preferenza. La sensibilità trasforma la media in una domanda verificabile.
EMV simili possono nascondere perdite massime, fabbisogni e opzioni di uscita diversi.
Conservare calcolo e responsabilità
Il percorso proposto associa Plot all’albero e Atlas al dossier. Probabilità e impatti restano documentati, discussi e validati; il valore monetario atteso non sceglie al posto del responsabile.
Struttura, probabilità, impatti, fonti, sensibilità e motivazione umana restano tracciati.
Domande frequenti
L’EMV prevede il risultato?
No. È una media ponderata sotto ipotesi.
Va sempre scelta l’EMV più alta?
No. Liquidità, perdita massima, vincoli, utilità e reversibilità possono cambiare la scelta.
E se le probabilità sono incerte?
Usate intervalli e calcolate la soglia che cambia la decisione.
Fonti integrali
- Open University, alberi decisionali e valore attesoFonte completa disponibile online↗
- Università tecnica di Delft, analisi scientifica con albero decisionale, capitolo completo in PDFFonte completa disponibile online↗
- Decisione in condizioni di incertezza e calcolo EMVFonte completa disponibile online↗