সিদ্ধান্ত গাছ হ'ল ডায়াগ্রাম যা সম্ভাব্য ফলাফল এবং প্রাথমিক সিদ্ধান্তের পরে নেওয়া পরবর্তী সিদ্ধান্তগুলির পরিসীমা প্রদর্শন করার চেষ্টা করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনার আসল সিদ্ধান্ত হতে পারে কলেজে যোগ দিতে হবে কিনা এবং গাছ সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে আপনার সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে বিভিন্ন ক্রিয়াকলাপ করতে এবং আপনার উপার্জন ক্ষমতা কতটা সময় ব্যয় করবে show সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহার করার জন্য বেশ কয়েকটি উল্লেখযোগ্য উপকারিতা এবং বোধ রয়েছে।

পুরুষ কলম এবং কাপ দিয়ে হাত

ফলাফল বিবেচনা

সিদ্ধান্ত গাছগুলির সবচেয়ে দরকারী দিকগুলির মধ্যে একটি হ'ল তারা আপনাকে সিদ্ধান্তের যতটা সম্ভব ফলাফল বিবেচনা করতে বাধ্য করে force পরিণতির পরিসীমা বিবেচনা না করে মুহূর্তের মুহূর্তের সিদ্ধান্ত নেওয়া বিপজ্জনক হতে পারে। একটি সিদ্ধান্ত গাছ আপনাকে অন্যের বিরুদ্ধে এক সিদ্ধান্তের সম্ভাব্য পরিণতিগুলি বিবেচনা করতে সহায়তা করে। কিছু ক্ষেত্রে, এটি সিদ্ধান্তের প্রত্যাশিত শুল্ক অনুমান করতে সহায়তা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি প্রতিটি ফলাফলের সাথে যুক্ত সমস্ত ফলাফল এবং সম্ভাবনার ডলারের মূল্য অনুমান তৈরি করেন তবে আপনি এই সংখ্যাগুলি গণনা করতে ব্যবহার করতে পারেন যে কোন প্রাথমিক সিদ্ধান্তটি সর্বোচ্চ গড় আর্থিক পরিশোধের দিকে নিয়ে যাবে। সিদ্ধান্ত গাছগুলি সম্ভাব্যতা এবং সিদ্ধান্তগুলির পরিশোধের বিষয়টি বিবেচনা করার জন্য একটি কাঠামো সরবরাহ করে, যা আপনাকে সর্বাধিক অবগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের সিদ্ধান্তকে বিশ্লেষণ করতে সহায়তা করতে পারে।

প্রত্যাশা

সিদ্ধান্ত গাছ ব্যবহারের একটি অসুবিধা হ'ল সিদ্ধান্তগুলির ফলাফল, পরবর্তী সিদ্ধান্তগুলি এবং পরিশোধগুলি মূলত প্রত্যাশার ভিত্তিতে হতে পারে। প্রকৃত সিদ্ধান্ত নেওয়া হলে, বেতনগুলি এবং ফলস্বরূপ সিদ্ধান্তগুলি আপনি যা পরিকল্পনা করেছিলেন তার মতো হতে পারে না। সিদ্ধান্তের ফলস্বরূপ যে সমস্ত পরিস্থিতি উত্থাপিত হতে পারে তার জন্য পরিকল্পনা করা অসম্ভব হতে পারে। এটি অবাস্তব সিদ্ধান্তের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা আপনাকে খারাপ সিদ্ধান্তের দিকে পরিচালিত করতে পারে। এছাড়াও, অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলি সিদ্ধান্ত পরিবর্তন করতে পারে এবং সিদ্ধান্তের গাছের বেতনগুলি পরিবর্তন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি আশা করেন যে আপনার বাবা-মা স্কুলে যাওয়ার সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় আপনার কলেজের অর্ধেকের জন্য অর্থ প্রদান করবেন, তবে পরে আবিষ্কার করুন যে আপনার সমস্ত শিক্ষার জন্য আপনাকে অর্থ প্রদান করতে হবে, আপনার প্রত্যাশিত বেতন বাস্তবের চেয়ে নাটকীয়ভাবে আলাদা হবে।

জটিলতা

যখন গাছের মধ্যে কয়েকটি সিদ্ধান্ত এবং ফলাফল অন্তর্ভুক্ত থাকে তখন সিদ্ধান্ত গাছগুলি তুলনামূলকভাবে সহজ হয়। বড় বড় গাছগুলিতে কয়েক ডজন সিদ্ধান্ত নোড (যে জায়গাগুলিতে নতুন সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়) অন্তর্ভুক্ত থাকে তা গুলিয়ে দেওয়া যেতে পারে এবং এর সীমিত মান থাকতে পারে। কোনও গাছে যত বেশি সিদ্ধান্ত নেওয়া হয় তত কম প্রত্যাশিত ফলাফল হওয়ার সম্ভাবনা কম। উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি কলেজে যাওয়ার সিদ্ধান্তটি গাছের ম্যাপিং করে থাকেন তবে আপনি সম্ভবত দশ বছরে $ 100,000 এর চেয়ে বেশি উপার্জন করতে পারবেন এমন সম্ভাবনাগুলি সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হবেন না, তবে আপনি আপনার উপার্জনের সঠিকভাবে অনুমান করতে সক্ষম হতে পারবেন কলেজ থেকে বের হওয়ার পরে পাওয়ার