デシジョンツリー分析とは？
デシジョンツリー分析とは、意思決定の分岐と不確実な事象の分岐を木構造で表し、各枝の確率と金額からEMVを計算して最適な選択肢を選ぶ技法。意思決定ノード（□）と偶然ノード（○）を区別して描く。
でしじょんつりーぶんせき
デシジョンツリー分析の意味
意思決定の分岐と不確実な事象の分岐を木構造で表し、各枝の確率と金額からEMVを計算して最適な選択肢を選ぶ技法。意思決定ノード（□）と偶然ノード（○）を区別して描く。
デシジョンツリー分析の具体例
ツールAとツールBの導入案について、それぞれ成功・失敗の確率と損益を枝に置き、EMVの大きい方を選ぶ。未知数Xを含む場合はEMVの不等式を解いてXの条件を求める。
デシジョンツリー分析は試験でどう引っ掛けられる？
ノードごとに計算方法が違う。偶然ノードは各枝の確率×金額を合計して期待値を求めるが、意思決定ノードでは確率を掛けずに最も有利な枝の値をそのまま採る（選ぶのは自分なので確率は付かない）。計算は末端から根へ向かって遡る。また、EMVの比較は答えの平均を比べているだけで、最悪ケースの大きさは別途見る必要がある。
デシジョンツリー分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。