Palisade PRECISIONTREE 5.5 User Manual [pt]

Manual do Usuário

PrecisionTree

Add-In de Análise de decisão



para o Microsoft

Versão 5.5

janeiro, 2010

Excel

Palisade Corporation
798 Cascadilla St.
Ithaca, NY 14850 EUA
[phone]
http://www.palisade.com

Direitos autorais

Copyright © 2009, Palisade Corporation

Reconhecimento de marcas comerciais

PrecisionTree, TopRank, BestFit e Palisade são marcas registradas da Palisade Corporation.
RISK é marca comercial da Parker Brothers, divisão da Tonka Corporation e é usada sob
licença.
Microsoft, Excel e Windows são marcas registradas da Microsoft Corporation.

Bem-vindo

Bem-vindo ao PrecisionTree, o software de análise de decisão que é um
suplemento (add-in) para o Microsoft Excel. Agora você poderá fazer
algo que não podia antes: definir uma árvore de decisão ou diagrama de
influência diretamente em uma planilha. O PrecisionTree permite que
você execute uma análise de decisão completa sem ter de sair do
programa onde estão os seus dados: a planilha!

Por que você precisa de análise de decisão e do PrecisionTree

Talvez você queira saber se as decisões que toma podem ser submetidas
a uma análise de decisão. Se você busca uma maneira de estruturar as
suas decisões para torná-las mais organizadas e fáceis de explicar a
outras pessoas, definitivamente deve pensar em utilizar um processo
formal de análise de decisão.

Quando estão diante de uma decisão complexa, os tomadores de
decisão têm de ser capazes de organizar o problema de forma eficiente.
Eles devem considerar cada opção possível, analisando todas as
informações disponíveis. Além disso, devem apresentar essas
informações a outras pessoas em um formato claro e conciso. O
PrecisionTree permite que os tomadores de decisão façam tudo isso, e
mais!

Mas o quê, exatamente, a análise de decisão lhe permite fazer? Como
tomador de decisão, você pode esclarecer opções e recompensas,
descrever a incerteza de forma quantitativa, ponderar diversos objetivos
simultaneamente e definir preferência de risco, tudo isso em uma
planilha do Excel.

Bem-vindo i

Nós do PrecisionTree

Tipos de modelo

Valores em modelos

Recursos de modelagem

Por ser um ―add-in‖ para o Microsoft Excel, o PrecisionTree se vincula
diretamente ao Excel, acrescentando a ele recursos de análise de decisão.
O sistema PrecisionTree proporciona todas as ferramentas necessárias
para estabelecer e analisar árvores de decisão e diagramas de influência.
E o PrecisionTree funciona de uma forma que você já conhece: menus e
barras de ferramentas ao estilo do Excel.

Com o PrecisionTree, não há limite quanto ao tamanho da árvore a ser
definida. Você pode criar uma árvore que abranja várias planilhas de
uma pasta de trabalho do Excel! O PrecisionTree reduz a árvore a um
relatório fácil de entender, bem na sua pasta de trabalho atual.

O PrecisionTree permite que você defina os nós do diagrama de
influência e da árvore de decisão em planilhas do Excel. Os tipos de nós
que podem ser usados no PrecisionTree incluem:

 Nós de probabilidade
 Nós de decisão
 Nós terminais
 Nós lógicos
 Nós de referência

Os valores e probabilidades de nós são colocados diretamente em
células de planilha, o que possibilita inserir e editar de forma fácil a
definição dos modelos de decisão.

O PrecisionTree cria árvores de decisão e diagramas de influência. Os
diagramas de influência são excelentes para mostrar, de forma clara e
concisa, as relações entre eventos e a estrutura geral de uma decisão,
enquanto as árvores de decisão descrevem os detalhes cronológicos e
numéricos da decisão.

No PrecisionTree, todos os valores e probabilidades do modelo de
decisão são inseridos diretamente em células de planilha, como
quaisquer outros modelos de Excel. O PrecisionTree também pode
vincular valores de um modelo de decisão diretamente a locais que o
usuário especificar em um modelo em planilha. Os resultados desse
modelo são então utilizados como payoffs de cada caminho da árvore
de decisão.

Todos os cálculos de payoffs acontecem em ―tempo real‖, ou seja: à
medida que você edita a árvore, todos os valores de nós e payoffs são
automaticamente recalculados.

ii Por que você precisa de análise de decisão e do PrecisionTree

Análise de
decisão

Análise de sensibilidade

Redução de árvore

Análise de risco

A análise de decisão do PrecisionTree dá a você relatórios objetivos,
incluindo resumos estatísticos, perfis de risco e sugestões de políticas.
Além disso, a análise de decisão pode gerar mais resultados
qualitativos, que ajudam a compreender desvantagens, conflitos de
interesse e objetivos importantes.

Todos os resultados de análises são informados diretamente no formato
Excel para poder ser facilmente personalizados, impressos e salvos. Não
é necessário aprender um novo conjunto inteiro de comandos de
formatação, pois todos os relatórios do PrecisionTree podem ser
modificados da mesma forma que qualquer planilha ou gráfico do
Excel.

Você já se perguntou quais variáveis são mais importantes na sua
decisão? Se sim, você precisa das opções de análise de sensibilidade do
PrecisionTree. Execute análises de sensibilidade unidirecional e
bidirecional e produza gráficos de tornado, gráficos de radar, gráficos
de região de estratégia e muito mais!

Para quem necessita de análises de sensibilidade mais sofisticadas, o
PrecisionTree pode ser vinculado diretamente ao TopRank, o add-in de
análise de sensibilidade da Palisade Corporation.

Como as árvores de decisão se expandem à medida que outras opções
de decisões possíveis são adicionadas, o PrecisionTree oferece um
conjunto de recursos projetados para ajudá-lo a reduzi-las a um
tamanho mais facilmente administrável. Todos os nós podem ser
recolhidos, o que oculta todos os caminhos associados ao nó. Uma única
sub-árvore pode ser referenciada a partir de vários nós em outras
árvores, economizando o trabalho de entrar repetidamente na mesma
árvore.

@RISK, o add-in de análise de risco da Palisade Corporation, é a
companhia perfeita para o PrecisionTree. O @RISK permite a
quantificação da incerteza em qualquer modelo de planilha, por meio do
uso de funções de distribuição. Assim, com apenas um clique de botão,
o @RISK executa uma simulação de Monte Carlo do modelo, analisando
cada resultado possível e ilustrando graficamente cada risco existente.

Use o @RISK para definir os eventos incertos (probabilidade) no seu
modelo como distribuições contínuas em vez de estimar os resultados
em um número finito de ramos. As distribuições de probabilidade
podem ser aplicadas a todos os valores ou probabilidades incertos nas
árvores de decisão e planilhas de apoio. Com estas informações, o
@RISK pode executar uma simulação de Monte Carlo completa da sua
árvore de decisão, mostrando o intervalo de resultados possíveis que
podem ocorrer.

Bem-vindo iii

Recursos
avançados
de análises

O PrecisionTree oferece muitas opções avançadas de análise, como:

 Funções de utilidade
 Uso de várias planilhas para definir árvores
 Nós lógicos

iv Por que você precisa de análise de decisão e do PrecisionTree

Índice

Capítulo 1: Primeiros passos 1

Introdução ........................................................................................... 3

Instruções de instalação .................................................................... 9

Ativação do software ........................................................................ 13

Início rápido ....................................................................................... 17

Como usar o PrecisionTree ............................................................. 17

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 19

Introdução ......................................................................................... 25

Diagramas de influência................................................................... 27

Árvores de decisão ........................................................................... 31

Comparação entre diagramas de influência e árvores

de decisão ...................................................................................... 35

Execução de uma análise de decisão ............................................. 37

Análise de sensibilidade .................................................................. 43

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 51

Introdução ......................................................................................... 53

Uma breve visão geral do PrecisionTree ....................................... 55

Configuração de uma árvore de decisão ....................................... 63

Configuração de diagrama de influência ....................................... 71

Índice v

Análise de um modelo de decisão .................................................. 83

Recursos avançados ....................................................................... 95

Capítulo 4: Técnicas de modelagem 99

Introdução ....................................................................................... 101

Árvores cumulativas ...................................................................... 103

Árvores de fórmula de payoff........................................................ 107

Árvores com planilha vinculada ................................................... 109

Árvores de macros VBA................................................................. 113

Capítulo 5: Referências de comandos do PrecisionTree 117

Introdução ....................................................................................... 119

Ícones da barra de ferramentas do PrecisionTree ...................... 121

Menu PrecisionTree ....................................................................... 125

Menu Novo ...................................................................................... 127

Menu Editar ..................................................................................... 131

Menu de contexto nó de árvore de decisão ................................ 163

Menu de contexto ramo de árvore de decisão ............................ 165

Menus de contexto do diagrama de influência ........................... 167

Menu Análise de decisão ............................................................... 169

Comando Análise de sensibilidade .............................................. 177

Menu Utilidades .............................................................................. 191

Menu Ajuda ..................................................................................... 195

Anexo A: Observações técnicas 197

vi

Algoritmo de cálculo para árvores de decisão ............................ 197

Anexo B: Teorema de Bayes 199

Introdução ....................................................................................... 201

Derivação do teorema de Bayes.................................................... 203

Utilização do teorema de Bayes .................................................... 205

Anexo C: Funções de utilidades 207

O que é risco ................................................................................... 209

Medição de risco com funções de utilidade ................................ 211

O PrecisionTree e as funções de utilidade .................................. 215

Personalização das funções de utilidade ..................................... 217

Anexo D: Leituras recomendadas 221

Livros e artigos sobre análise de decisão ................................... 221

Anexo E: Utilização do PrecisionTree com outras

ferramentas de decisão 223

DecisionTools Suite ....................................................................... 223

Estudo de caso do DecisionTools da Palisade ........................... 227

Introdução ao @RISK ..................................................................... 229

Uso do PrecisionTree com o @RISK ............................................ 233

Introdução ao TopRank .................................................................. 237

Uso do PrecisionTree com o TopRank ......................................... 241

Anexo F: Glossário de termos 243

Índice remissivo 251

Índice vii

viii

Capítulo 1: Primeiros passos

Introdução ........................................................................................... 3

Verificação do pacote...............................................................................3

Decidir o que ler .......................................................................................4

PrecisionTree Professional e Industrial ...............................................4

Funcionamento com o seu ambiente operacional ..............................4

Se necessitar de ajuda .............................................................................5

Requisitos de sistema do PrecisionTree ..............................................7

Instruções de instalação .................................................................... 9

Instruções gerais de instalação ..............................................................9

DecisionTools Suite .................................................................................9

Instalação de ícones ou atalhos do PrecisionTree ............................10

Mensagem de advertência sobre segurança de macro ao iniciar ...11

Ativação do software ........................................................................ 13

Início rápido ....................................................................................... 17

Tutorial on-line .......................................................................................17

Como usar o PrecisionTree ............................................................. 17

Iniciar o PrecisionTree ..........................................................................17

Encerrar o PrecisionTree .......................................................................17

Capítulo 1: Primeiros passos 1

2

Introdução

Esta introdução descreve o conteúdo da embalagem do PrecisionTree e
explica como instalá-lo e vinculá-lo ao Microsoft Excel 2000 ou versão
mais recente.

Verificação do pacote

O pacote do PrecisionTree deve conter:

O Manual do Usuário do PrecisionTree (este livro) com as seguintes
seções:

 Prefácio e primeiros passos
 Visão geral da análise de decisão
 Visão geral do PrecisionTree
 Técnicas de modelagem
 Referências de comandos do PrecisionTree
 Anexos técnicos

O CD-ROM do PrecisionTree, com:

 Arquivos do sistema do PrecisionTree
 Arquivos de exemplos do PrecisionTree
 Tutorial do PrecisionTree

O contrato de licença do PrecisionTree

Se o seu pacote não estiver completo, ligue para o representante ou
fornecedor do PrecisionTree ou entre em contato diretamente com a
Palisade Corporation pelo número [phone] ou o número
gratuito [phone] (apenas nos EUA e Canadá).

Capítulo 1: Primeiros passos 3

Decidir o que ler

Se você quiser usar o PrecisionTree imediatamente, passe logo às
instruções de instalação ao final deste capítulo. Se tiver conhecimento
sobre análise de decisão, mas não sobre o PrecisionTree, procure assistir
a todo o tutorial on-line após a instalação do sistema. Se você não estiver
familiarizado com análise de decisão, comece pela seção Visão Geral de
Análise de decisão, que se segue a este capítulo. A visão geral apresenta
conceitos e técnicas de análise de decisão e proporciona um bom pano
de fundo para assistir ao tutorial.

Os capítulos Técnicas de modelagem e Referências de comandos do
PrecisionTree apresentam informações úteis sobre o uso rotineiro do
PrecisionTree. O capítulo Técnicas de modelagem descreve como
modelar as decisões mais comuns. O CD-ROM do PrecisionTree contém
exemplos que ilustram as técnicas de modelagem descritas. O capítulo
Referências de comandos do PrecisionTree explica todos os comandos
de menus e barras de ferramentas do programa.

Utilize os Anexos Técnicos quando precisar de mais informações sobre
um tópico ou conceito. Para obter as informações mais recentes sobre o
PrecisionTree, procure o arquivo LEIAME.WRI nos discos do
PrecisionTree. Este arquivo contém informações sobre o PrecisionTree
que podem estar mais atualizadas que as contidas neste manual.

PrecisionTree Professional e Industrial

O PrecisionTree está disponível nas versões Professional e Industrial.
No PrecisionTree Professional, o tamanho de cada árvore limita-se a
1000 nós.

Funcionamento com o seu ambiente operacional

Este Guia do Usuário pressupõe que o usuário saiba, de modo geral,
usar o sistema operacional Windows e o Excel. Especificamente:

 O usuário sabe usar o computador e o mouse.
 O usuário conhece termos como: ícones, clique, duplo-clique ou

clicar duas vezes, menu, janela, comando, objeto.

 O usuário tem uma compreensão de conceitos básicos como:

estrutura de diretórios, atribuição de nomes a arquivos.

4 Introdução

Antes de nos contatar

Se necessitar de ajuda

Fornecemos Suporte técnico gratuito a todos os usuários registrados do
PrecisionTree com plano de manutenção vigente; também oferecemos
Suporte técnico mediante pagamento por incidente individual. Para ter
certeza de estar registrado como usuário do PrecisionTree, faça seu
registro online, no site http://www.palisade.com/support/register.asp.

Ao nos contatar por telefone, tenha à mão o número de série do seu
produto e o Manual do Usuário. Podemos prestar melhor Suporte
técnico se você estiver em frente ao seu computador, pronto para
trabalhar.

Antes de contatar o Suporte técnico, confira o seguinte:

 Você consultou a ajuda online?
 Você consultou este Manual do Usuário e assistiu ao tutorial multimídia

online?

 Você leu o arquivo LEIAME? Ele contém informações atualizadas sobre o

PrecisionTree que podem não estar incluídas no manual.

 O problema que está ocorrendo pode ser reproduzido sempre da mesma

forma? É possível reproduzir o problema em outro computador ou outro
modelo de computador?

 Você consultou o nosso site na internet? O endereço é:

http://www.palisade.com. O site também contém respostas a perguntas
frequentes (FAQ), na forma de um banco de dados pesquisável de
perguntas com as respostas do Suporte técnico, assim como patches para o
PrecisionTree, na seção Suporte técnico. Recomendamos acessar nosso site
regularmente para ver as últimas informações sobre o PrecisionTree e
outros programas da Palisade.

Capítulo 1: Primeiros passos 5

Como contatar
a Palisade

A Palisade Corporation recebe com satisfação perguntas, comentários e
sugestões relacionadas ao PrecisionTree. Entre em contato com a nossa
equipe de Suporte técnico pelos seguintes meios:

 E-mail: [e-mail]
 Telefone: [phone], dias úteis, das 9h às 17h (horário de Nova

York). Siga as instruções telefônicas para ser conectado ao Suporte técnico

 Fax: [phone].
 Correspondência:

Technical Support
Palisade Corporation
798 Cascadilla St.
Ithaca, NY 14850
EUA

Se quiser contatar a Palisade Europe:

 E-mail: [e-mail]
 Telefone: [phone] (RU).
 Fax: [phone] (RU).
 Correspondência:

Palisade Europe
31 The Green
West Drayton
Middlesex
UB7 7PN
Reino Unido

Para contatar a Palisade Asia-Pacific:

 E-mail: [e-mail]
 Telefone: +61-2 9929 (Austrália).
 Fax: [phone] (Austrália).
 Correspondência:

Palisade Asia-Pacific Pty Limited
Suite 101, Level 1
8 Cliff Street
Milsons Point NSW 2061
Austrália

Ao nos contatar, pedimos que sempre inclua o nome do produto, a
versão exata e o número de série. O número exato da versão pode ser
encontrado no comando Sobre, do menu de Ajuda do PrecisionTree no
Excel.

6 Introdução

Versão Estudante

Não oferecemos Suporte técnico por telefone para a versão de estudante
do PrecisionTree. Se necessitar de ajuda, recomendamos as seguintes
alternativas:

 Consulte um professor ou colega.
 Acesse http://www.palisade.com e veja as respostas às perguntas mais

comuns.

 Contate nosso departamento de Suporte técnico por e-mail ou fax.

Requisitos de sistema do PrecisionTree

Os requisitos de sistema para uso do PrecisionTree 5.5 com o Microsoft
Excel para Windows incluem:

 Pentium PC ou mais veloz com disco rígido.
 Microsoft Excel versão 2000 ou superior
 Microsoft Windows 2000 SP4 ou superior.

Capítulo 1: Primeiros passos 7

8

Remoção do PrecisionTree do computador

Instruções de instalação

Instruções gerais de instalação

O programa de instalação copia os arquivos de sistema do PrecisionTree
pano diretório especificado do disco rígido. Para executar o programa
de instalação no Windows 2000 ou versão superior:

1) Insira o CD-ROM do PrecisionTree na unidade de CD-ROM

2) Clique no botão Inicia; em seguida, clique em Configurações e em

Painel de Controle

3) Clique duas vezes no ícone Adicionar/Remover Programas

4) Na guia Instalar/Desinstalar, clique no botão Instalar

5) Siga as instruções do programa de instalação apresentadas na tela

Se tiver algum problema durante a instalação do PrecisionTree, verifique
se a unidade de disco na qual a instalação está sendo feita tem espaço
suficiente. Após liberar espaço suficiente, tente executar a instalação
novamente.

Se quiser remover o PrecisionTree do computador, use o recurso
Adicionar/ Remover Programas do Painel de Controle e selecione o
PrecisionTree.

DecisionTools Suite

O PrecisionTree para Excel faz parte do DecisionTools Suite, o conjunto
de produtos para análise de risco e decisão descrito no Anexo E:
Utilização do PrecisionTree com outras ferramentas de decisão. O
procedimento de instalação padrão do PrecisionTree coloca o
PrecisionTree em uma subpasta de ―Arquivos de programas\Palisade‖.
O processo é bem semelhante ao da instalação do Excel, muitas vezes
feita em uma subpasta denominada ―Microsoft Office‖.

Uma subpasta de Arquivos de programa\Palisade será a pasta
PrecisionTree (por padrão, denominada PRECISIONTREE5). Esta pasta
contém os arquivos de programas bem como exemplos de modelos e
outros arquivos necessários para a execução do PrecisionTree. Outra
subpasta de Arquivos de programas\Palisade é a pasta SYSTEM, que
contém os arquivos necessários para cada programa do DecisionTools
Suite, incluindo arquivos de ajuda e bibliotecas de programas utilizados
em comum.

Capítulo 1: Primeiros passos 9

Como criar o
atalho na barra de
tarefas do
Windows

Instalação de ícones ou atalhos do PrecisionTree

O programa de instalação do PrecisionTree cria automaticamente um
comando do PrecisionTree no menu Programas da barra de tarefas.
Contudo, se houver algum problema durante a instalação, ou se quiser
fazer isso manualmente em outra ocasião, siga estas instruções.

1) Clique no botão Iniciar e, em seguida, aponte para Configurações.

2) Clique na guia do menu Iniciar, na barra de tarefas.

3) Clique em Adicionar e em Procurar.

4) Localize PTREE.EXE e clique duas vezes nele.

5) Clique em Avançar e, em seguida, clique duas vezes no menu em que

deseja incluir o programa.

6) Digite o nome ―PrecisionTree‖ e clique em Concluir.

10 Instruções de instalação

Mensagem de advertência sobre segurança de macro ao iniciar

O Microsoft Office permite definir várias configurações de segurança
para impedir que macros nocivas ou indesejáveis sejam executadas nos
aplicativos do Office. Uma mensagem de advertência aparece sempre
que se tenta carregar um arquivo com macros, a menos que seja usada a
configuração de segurança mais baixa. Para que essa mensagem não seja
exibida toda vez que um add-in da Palisade for executado, a Palisade
inclui uma assinatura digital em todos os seus arquivos de add-in.
Assim, depois de especificar a Palisade Corporation como fonte
confiável, todos os add-ins da Palisade poderão ser abertos sem que
sejam apresentadas mensagens de advertência. Para fazer isso:

 Ao iniciar o PrecisionTree, se aparecer uma caixa de diálogo de

Opções de Segurança (semelhante à mostrada abaixo), clique
em Confiar em todos os documentos deste editor.

Capítulo 1: Primeiros passos 11

12

Perguntas frequentes

Ativação do software

A ativação é um processo de verificação de licença que é efetuado
apenas uma vez e é necessário para poder executar o software
PrecisionTree como produto plenamente licenciado. A fatura impressa
do produto, ou a fatura enviada por e-mail, contém um código de
ativação, que consiste em uma sequência separada por traços, como por
exemplo: ―19a0-c7c1-15ef-1be0-4d7f-cd‖. Se você forneceu o código de
ativação durante a instalação, o software será ativado na primeira vez
que for executado, e nenhuma outra ação será necessária. Para ativar o
software após a instalação, selecione o comando Ativação do software
no menu Ajuda do PrecisionTree e insira o código de ativação na caixa
de diálogo Ativação de licença da Palisade.

1) E se o software não for ativado?

Se o código de ativação não for fornecido durante a instalação, ou se for
instalada uma versão de avaliação, o software será executado como
versão de avaliação, com limitações de tempo e número de usos, e terá
de ser ativado com um código de ativação para funcionar de modo
pleno.

2) Durante quanto tempo posso usar o produto sem ativá-lo?

Sem ativação, o software pode ser usado por um período de 15 dias.
Toda a funcionalidade estará presente, mas a caixa de diálogo de
Ativação de Licença aparecerá cada vez que o programa for iniciado,
para lembrá-lo de ativar a licença e para indicar o período de uso
restante. Após o período de avaliação de 15 dias, o software só rodará se
for ativado.

Capítulo 1: Primeiros passos 13

3) Como faço para verificar o status da ativação?

A caixa de diálogo de Ativação de Licença pode ser acessada através do
comando Ativação de licença, no menu Ajuda. O software ativado é
indicado com o status Ativado; a versão de avaliação é indicada pelo
status Não ativado. Se o software não tiver sido ativado, será indicado o
tempo restante de execução permitido.

4) Como faço para ativar o software?

Se você ainda não tem um código de ativação, clique no botão Comprar,
na caixa de diálogo Ativação de licença, para obtê-lo efetuando a
compra do software. Ao ser efetuada a compra on-line, o comprador
recebe imediatamente um código de ativação e um link opcional para
fazer download do instalador, caso haja necessidade de reinstalar o
software. Para efetuar a compra por telefone, ligue para o escritório
local da Palisade; as informações de contato são fornecidas na seção
Como contatar a Palisade, neste capítulo.

A ativação pode ser feita pela Internet ou por e-mail:

 Ativação pela Internet

Na caixa de diálogo Ativação de licença da Palisade, digite ou cole o
código de ativação e pressione ―Ativação Automática‖. Após alguns
segundos deverá aparecer uma mensagem indicando que a ativação foi
satisfatória; a caixa de diálogo de Ativação de licença indicará o status
do software como ativado.

 Ativação se você não tiver acesso à Internet

A ativação automática por e-mail requer algumas etapas:

1. Clique em Ativação Manual para exibir o arquivo request.xml,

que pode ser gravado ou copiado para a área de transferência
do Windows (recomenda-se anotar o endereço do arquivo
request.xml em seu computador).

2. Copie ou anexe o arquivo XML a um e-mail e envie-o para

[e-mail]. Você deverá receber uma resposta
automática no seu endereço de retorno de e-mail em breve.

3. Salve o anexo response.xml do e-mail de resposta no disco

rígido.

4. Clique no botão Processar, que agora aparece na caixa de

diálogo Ativação de licença Palisade, e vá até o arquivo
response.xml. Selecione o arquivo e clique em OK.

14 Ativação do software

Deverá aparecer uma mensagem indicando que a ativação foi
satisfatória e a caixa de diálogo de Ativação de Licença refletirá o status
do software ativado.

5) Como faço para transferir a licença do software para outro
computador?

A transferência de uma licença, ou “rehosting” (mudança de host),
pode ser executada na caixa de diálogo Ativação de licença Palisade
como procedimento de duas etapas: desativação no primeiro computador
e ativação no segundo. Uma utilização típica de rehosting é transferir a
cópia do PrecisionTree do PC do escritório para o seu laptop. Para
mudar o host de uma licença do Computador1 para o Computador2,
certifique-se de o software foi instalado nos dois computadores e que
ambos estejam conectados à Internet durante a desativação/ativação.

1. No Computador1, clique em Desativação Automática na caixa de

diálogo Ativação de licença. Aguarde até aparecer a mensagem
indicando que a desativação foi efetuada.

2. No Computador2, clique em Ativação Automática. Aguarde até

aparecer a mensagem indicando que a ativação foi efetuada.

Se os computadores não tiverem acesso à Internet, será necessário seguir
instruções semelhantes às fornecidas acima para fazer a mudança de
host pelo processo automático por e-mail.

6) Tenho acesso à Internet mas não consigo ativar/desativar
automaticamente.

É necessário definir o firewall do seu sistema para que permita acesso
TCP ao servidor de licenças. No caso de instalações de usuários
individuais (não instalações de rede), o endereço é
http://service.palisade.com:8888 (porta TCP 8888 em
http://service.palisade.com).

Capítulo 1: Primeiros passos 15

16

Início rápido

Tutorial on-line

No tutorial on-line, especialistas no PrecisionTree o orientarão nos

modelos de exemplo por meio de vídeo. Este tutorial é uma

apresentação multimídia sobre os principais recursos do PrecisionTree.

O tutorial pode ser executado, selecionando-se o comando Tutorial

Primeiros passos, no menu Ajuda.

Como usar o PrecisionTree

Iniciar o PrecisionTree

O sistema PrecisionTree é composto de diversos arquivos e bibliotecas,
todos necessários para a execução do programa. O arquivo de add-in do
Excel PTREE.XLA inicia o PrecisionTree dentro do Excel, abrindo os
arquivos necessários e inicializando as bibliotecas.

 Para iniciar o PrecisionTree, clique no ícone do PrecisionTree no

grupo Palisade DecisionTools em Programas, no menu Iniciar do
Windows.

 Para abrir um arquivo de exemplo, use o comando Exemplos de

planilhas no menu Ajuda do PrecisionTree. A localização padrão
dos exemplos é C:\ARQUIVOS DE PROGRAMAS\PALISADE\
PRECISIONTREE5\EXAMPLES\PORTUGUESE.

Encerrar o PrecisionTree

Para encerrar o PrecisionTree e o Excel:
 Selecione Sair, no menu Arquivo do Excel.

Para descarregar o PrecisionTree sem encerrar a sessão do Excel:
 Selecione o comando Descarregar o add-in PrecisionTree, no menu

Utilidades do PrecisionTree.

Capítulo 1: Primeiros passos 17

18

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão

Por que você precisa de análise de decisão e do PrecisionTree ... i

Recursos de modelagem ........................................................................ ii

Introdução ........................................................................................... 3

Verificação do pacote...............................................................................3

Decidir o que ler .......................................................................................4

PrecisionTree Professional e Industrial ...............................................4

Funcionamento com o seu ambiente operacional ..............................4

Se necessitar de ajuda .............................................................................5

Requisitos de sistema do PrecisionTree ..............................................7

Instruções de instalação .................................................................... 9

Instruções gerais de instalação ..............................................................9

DecisionTools Suite .................................................................................9

Instalação de ícones ou atalhos do PrecisionTree ............................10

Mensagem de advertência sobre segurança de macro ao iniciar ...11

Ativação do software ........................................................................ 13

Início rápido ....................................................................................... 17

Tutorial on-line .......................................................................................17

Como usar o PrecisionTree ............................................................. 17

Iniciar o PrecisionTree ..........................................................................17

Encerrar o PrecisionTree .......................................................................17

Introdução ......................................................................................... 25

Modelagem com o PrecisionTree ........................................................25

O que é análise de decisão? ..................................................................25

Modelagem de uma decisão .................................................................26

Diagramas de influência................................................................... 27

Introdução ................................................................................................27

Exemplo de apostas esportivas ............................................................27

Diretrizes para a utilização de arcos ...................................................28

Diretrizes para a criação de diagramas de influência ......................28

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 19

Árvores de decisão .......................................................................... 31

Introdução ............................................................................................... 31

Exemplo de apostas esportivas – revisitado ..................................... 32

Diretrizes para a criação de árvores ................................................... 33

Comparação entre diagramas de influência e árvores de decisão35

Comparação das técnicas ..................................................................... 35

Execução de uma análise de decisão ............................................ 37

Resolução de árvores de decisão ........................................................ 37

Construção de perfis de risco .............................................................. 38

Sugestão de política .............................................................................. 41

Resolução de diagramas de influência .............................................. 42

Análise de sensibilidade .................................................................. 43

O que é uma análise de sensibilidade? ............................................. 43

Definição de termos .............................................................................. 43

Análise de sensibilidade unidirecional ............................................ 44

Gráficos de sensibilidade unidirecional ........................................... 45

Gráficos de tornado ............................................................................... 46

Gráficos de radar ................................................................................... 47

Análise de sensibilidade bidirecional .............................................. 48

Gráficos de região de estratégia .......................................................... 49

Introdução ......................................................................................... 53

Uma breve visão geral do PrecisionTree ....................................... 55

Barra de ferramentas e menu do PrecisionTree ............................... 55

Definição de nós .................................................................................... 56

Execução de uma análise de decisão .................................................. 58

Resultados da análise de decisão ....................................................... 59

Execução de uma análise de sensibilidade ....................................... 61

Resultados da análise de sensibilidade ............................................ 61

Configuração de uma árvore de decisão ....................................... 63

Definição da decisão ............................................................................. 63

Criação de uma nova árvore ................................................................ 64

Criação de um nó de decisão ............................................................... 65

Criação de um Nó de probabilidade .................................................. 67

Conclusão da árvore .............................................................................. 70

Configuração de diagrama de influência ....................................... 71

Criação de um novo diagrama de influência ................................... 71

Tipos de nós de diagrama de influência ........................................... 72

Criação de um Nó de probabilidade .................................................. 73

Adição de outros nós de diagramas de influência .......................... 74

20

Inserção de arcos de influência............................................................75

Inserção de valores dos nós de influência .........................................79

Análise de um modelo de decisão .................................................. 83

Introdução ................................................................................................83

Geração de um perfil de risco ..............................................................84

Relatório de sugestão de política ........................................................87

Execução de Análise de sensibilidade unidirecional ......................88

Execução de análise de sensibilidade bidirecional .........................93

Gráficos de região de estratégia ..........................................................94

Recursos avançados ........................................................................ 95

Introdução ....................................................................................... 101

Árvores cumulativas ....................................................................... 103

Geração de valores de ramos com fórmulas ....................................104

Árvores de fórmula de payoff ........................................................ 107

Árvores com planilha vinculada .................................................... 109

Árvores de macros VBA ................................................................. 113

Etapas de criação de uma árvore de cálculo por macro VBA .......113

Escrever a macro ...................................................................................115

Introdução ....................................................................................... 119

Como são organizadas as descrições da barra de ferramentas .....119

Como são organizadas as descrições dos comandos ......................119

Ícones da barra de ferramentas do PrecisionTree ...................... 121

Faixa do PrecisionTree no Excel 2007 ...............................................121

Barra de ferramentas do PrecisionTree no Excel 2003 e versões

anteriores ............................................................................................122

Menu PrecisionTree ........................................................................ 125

Menu Novo ...................................................................................... 127

Comando Árvore de decisão ..............................................................127

Comando Nó do diagrama de influência .........................................128

Comando Arco do diagrama de influência ......................................129

Menu Editar ..................................................................................... 131

Comando Configurações de modelo ................................................132

Guia Geral – Comando Configurações de modelo ........................133

Guia Cálculo – Comando Configurações de modelo .....................134

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 21

Guia Formato – Comando Configurações de modelo ................... 138

Guia Função de utilidade – Comando Configurações de modelo139

Guia @RISK – Comando Configurações de modelo ..................... 142

Comando Configurações de nós de árvore de decisão ................. 145

Guia Nó – Comando Configurações de nós de árvore de decisão146

Guia Ramos – Comando Configurações de nós de árvore de decisão

............................................................................................................. 151

Comando Configurações de nós de influência .............................. 155

Guia Nó – Comando Configurações de nós de influência .......... 156

Guia Resultados – Comando Configurações de nós de influência157

Comando Configurações de arcos de influência ........................... 158

Comando Tabela de valores de influência ..................................... 161

Menu de contexto nó de árvore de decisão ................................ 163

Comando Adicionar ramo .................................................................. 163

Comandos Recolher/Expandir ramos secundários ........................ 164

Comandos Copiar/Colar/Excluir sub-árvore .................................. 164

Menu de contexto ramo de árvore de decisão ............................ 165

Comando Renomear ........................................................................... 165

Comandos Mover para cima/Mover para baixo ............................. 165

Comandos Forçar e Anular Forçamento .......................................... 165

Comando Forçar caminho .................................................................. 166

Comando Forçar todas as decisões ................................................... 166

Comando Limpar todos os forçamentos .......................................... 166

Menus de contexto do diagrama de influência ........................... 167

Comando Converter em árvore de decisão ..................................... 168

Menu Análise de decisão ............................................................... 169

Comando Perfil de risco ..................................................................... 169

Comando Sugestão de política ......................................................... 174

Comando Análise de sensibilidade .............................................. 177

Caixa de diálogo Definição de input de sensibilidade ................ 180

Resultados de uma Análise de sensibilidade unidirecional ....... 183

Resultados de uma análise de sensibilidade bidirecional .......... 187

Comando Atualizar vínculos de modelo ........................................ 189

Menu Utilidades .............................................................................. 191

Comando Configurações da aplicação ............................................ 191

Comando Localizar ............................................................................. 192

Comando Erros de modelos ............................................................... 194

Menu Ajuda ..................................................................................... 195

Comando Ajuda do PrecisionTree ................................................... 195

22

Comando Manual on-line ...................................................................195

Comando Planilhas exemplo .............................................................195

Comando Ativação da licença ............................................................195

Comando Sobre ....................................................................................196

Algoritmo de cálculo para árvores de decisão ............................ 197

Introdução ....................................................................................... 201

Definição de termos .............................................................................202

Derivação do teorema de Bayes.................................................... 203

Utilização do teorema de Bayes .................................................... 205

O que é risco ................................................................................... 209

O risco pode ser objetivo ou subjetivo .............................................209

Decidir se algo é arriscado demanda um julgamento pessoal .....209

Os riscos são algo que muitas vezes podemos optar por aceitar ou

evitar ...................................................................................................210

Medição de risco com funções de utilidade ................................ 211

Utilidade esperada ...............................................................................212

Equivalente de certeza ........................................................................213

Prêmio do risco .....................................................................................213

O PrecisionTree e as funções de utilidade .................................. 215

Função de utilidade exponencial ......................................................215

Personalização das funções de utilidade ..................................... 217

Função de utilidade logarítmica ........................................................217

Função de utilidade de raiz quadrada ..............................................218

Definição das funções de utilidade ..................................................219

Livros e artigos sobre análise de decisão ................................... 221

Introdução à análise de decisão .........................................................221

Referências técnicas a árvores de decisão e diagramas de influência

..............................................................................................................221

Referências técnicas a análises de sensibilidade ...........................222

Exemplos e estudos de caso usando análises de decisão ..............222

DecisionTools Suite ....................................................................... 223

Informações para compra ....................................................................224

Estudo de caso do DecisionTools da Palisade ........................... 227

Executar primeiro o TopRank; depois, o @RISK ............................227

Próximo passo: avaliar as probabilidades .......................................227

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 23

Adicionar ajuste de distribuição ...................................................... 227

Simular com o @RISK ........................................................................ 228

Decidir com o PrecisionTree ............................................................. 228

Introdução ao @RISK..................................................................... 229

Por que você precisa de análise de risco e do @RISK ................... 229

O @RISK e o Microsoft Excel ............................................................ 231

Uso do PrecisionTree com o @RISK ............................................ 233

Métodos de recálculo durante uma simulação .............................. 234

Utilização de distribuições de probabilidade nos nós ................. 235

Uso do @RISK para analisar opções de decisão ............................ 236

Seleção de outputs do @RISK ........................................................... 236

Introdução ao TopRank ................................................................. 237

Recursos de modelagem ..................................................................... 238

Uso do PrecisionTree com o TopRank ........................................ 241

Uso do TopRank para executar análises de sensibilidade .......... 241

24

Introdução

O PrecisionTree fornece recursos avançados de modelagem e análise de
decisão para planilhas do Microsoft Excel. Talvez você queira saber se
as decisões que toma podem ser submetidas a uma análise de decisão.
Se você busca uma maneira de estruturar as suas decisões para torná-las
mais organizadas e fáceis de explicar a outras pessoas, definitivamente
deve pensar em utilizar um processo formal de análise de decisão.

Modelagem com o PrecisionTree

Modelagem é um termo muito abrangente, e normalmente refere-se a
qualquer tipo de atividade para a qual você quer criar uma
representação de uma situação da vida real, para então poder analisá-la.
A representação, ou modelo, pode ser utilizada para examinar a
situação, e talvez até mesmo para compreender o que poderá ocorrer no
futuro. Como você provavelmente já deve ter criado uma planilha Excel,
você já criou um modelo! Mas não se preocupe, não é preciso ser
especialista em estatística ou teoria da decisão para criar um modelo de
decisão, e certamente não é necessário ser um especialista para usar o
PrecisionTree. Não podemos ensinar tudo em algumas poucas páginas,
mas vamos ajudá-lo a começar. Depois que começar a usar o
PrecisionTree, você automaticamente passará a entender o tipo de
conhecimento específico que não pode ser obtido por meio de livros ou
manuais.

Outra finalidade deste capítulo é explicar como o PrecisionTree
funciona com o Microsoft Excel para executar uma análise de decisão.
Você não precisa saber especificamente como o PrecisionTree funciona
para conseguir usá-lo, mas algumas explicações podem ser úteis e
interessantes.

O que é análise de decisão?

A análise de decisão proporciona um método sistemático para descrever
problemas. É o processo de modelagem de uma situação de problema,
levando em conta as preferências e crenças do tomador de decisão
quanto à incerteza, a fim de identificar a decisão que deve ser tomada.

Uma análise de decisão fornece um relatório objetivo, consistindo no
caminho de decisão preferido e um perfil de risco de todos os resultados
possíveis. A análise de decisão pode gerar mais resultados qualitativos,
que ajudam a compreender desvantagens, conflitos de interesse e
objetivos importantes.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 25

Modelagem de uma decisão

A primeira etapa da análise de decisão é definir o problema que se
deseja resolver. Você quer maximizar os lucros ou minimizar o impacto
no meio ambiente? Provavelmente, a sua meta é uma combinação dos
dois. Depois de ter definido as suas metas, você estará pronto para criar
um modelo.

As decisões podem ser modeladas de duas formas diferentes: árvores de
decisão e diagramas de influência. Embora as árvores de decisão sejam a
ferramenta usada em análises de decisão, os diagramas de influência
são um acréscimo recente e poderoso ao arsenal do tomador de decisão.
O restante deste capítulo fornece uma explicação completa de ambas as
técnicas.

26 Introdução

Diagrama de influência para uma aposta esportiva

Diagramas de influência

Introdução

Os diagramas de influência apresentam a decisão em um formato
gráfico e simples. Decisões, eventos de probabilidade e payoffs (valores)
são desenhados como formas (chamadas de nós) e conectados por setas
(chamadas de arcos) que definem as relações entre eles. Dessa forma,
uma decisão complexa pode ser reduzida a algumas formas e linhas. Os
diagramas de influência são excelentes para mostrar a relação entre os
eventos e a estrutura geral da decisão de forma clara e concisa.

 Nós. No PrecisionTree, os nós de decisão são desenhados como

quadrados verdes; os nós de probabilidade, como círculos
vermelhos; e os nós de payoff como losangos azuis.

 Arcos. Os arcos saem de um nó predecessor e chegam a um nó

sucessor, indicando uma dependência entre os dois nós. Um
arco pode conter diferentes formas de influência: de valor,
tempo ou estrutural (ou uma combinação dos três).

Exemplo de apostas esportivas

Um modelo de decisão simples é aquele em que há uma decisão e um
evento de probabilidade que afeta o resultado. Por exemplo, você tem
uma oportunidade de apostar em um jogo esportivo. A sua decisão é em
quem apostar, no time A ou no time B (ou não apostar). O evento de
probabilidade é o resultado do jogo. O nó de payoff representa o
pagamento monetário (ou perda) da aposta.

Uma vez que a aposta e o resultado do jogo afetam o pagamento, um
arco é desenhado de cada nó até o nó de payoff. Um arco desenhado
desde o Nó de probabilidade até o nó de decisão implica que você sabe
o resultado do jogo antes de fazer a aposta, enquanto um arco
desenhado desde o nó de decisão até o Nó de probabilidade implica que
o resultado do jogo pode ser alterado, dependendo da decisão que você
tomar. No caso mais simples, nenhuma dessas duas situações ocorreria,
portanto os nós não estão conectados.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 27

Diagrama de influência com dois nós de payoff

Diretrizes para a utilização de arcos

Os arcos descrevem as relações entre os nós em um diagrama de
influência. Três tipos de influência podem ser especificados entre nós:
valor, tempo e estrutura.

Uma influência de Valor especifica que os valores do nó sucessor são
influenciados pelos possíveis resultados do nó predecessor.

Uma influência de Tempo especifica que o nó predecessor sempre
ocorre antes do nó sucessor.

Uma influência de Estrutura especifica que a estrutura dos resultados
do nó sucesso é afetada pelo resultado do nó predecessor.

Diretrizes para a criação de diagramas de influência

Para tornar o seu modelo o mais completo possível, siga estas diretrizes
para criar o diagrama.

 O seu diagrama de influência deve ter apenas um nó de

payoff. Deve haver apenas um ponto final da análise, como

descrito no nó de payoff.

Este exemplo contém dois nós de payoff. O custo da multa por excesso
de velocidade e o aumento do prêmio do seguro podem ser combinados
em um nó de payoff.

 O seu diagrama de influência não deve conter círculos. Um

ciclo é um ―laço‖ de arcos no qual não há um ponto final claro.

Para reconhecer um ciclo, faça o caminho de volta do nó de

payoff. Se o mesmo nó for encontrado duas vezes no mesmo

caminho, o seu diagrama contém um ciclo. (Nota: para formar

um ciclo, todos os arcos no ciclo devem ser do mesmo tipo)

28 Diagramas de influência

Diagrama de influência com um ciclo

Diagramas de influência com nós improdutivos

O exemplo acima contém um ciclo. Qual evento ocorre antes? Quando
termina?

 O diagrama de influência deve evitar nós improdutivos. Nós

improdutivos são nós de probabilidade ou de decisão que não
têm sucessores, e portanto não influenciam o resultado do
modelo. Pode ser útil usar nós improdutivos para ilustrar um
evento, mas o PrecisionTree ignora esses nós quando analisa o
modelo.

O diagrama acima contém dois nós improdutivos. O nó World Series é
improdutivo, pois não tem sucessores. O nó Classificações das Equipes
tem um sucessor, mas como esse sucessor é um nó improdutivo,
também é improdutivo.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 29

30

Árvores de decisão

Introdução

As árvores de decisão são uma ferramenta abrangente para a
modelagem de todas as opções possíveis de decisão. Embora os
diagramas de influência proporcionem um resumo compacto de um
problema, as árvores de decisão mostram o problema em maior detalhe.
As árvores de decisão descrevem o problema em ordem cronológica,
mas podem ser muito maiores que os diagramas de influência.

 Nós. Assim como os diagramas de influência, as árvores de

decisão também têm nós. No PrecisionTree, os nós de decisão
são desenhados como quadrados verdes, e os nós de
probabilidade, como círculos vermelhos. Contudo, os nós de
payoff são chamados de nós terminais e representados como
triângulo azul. Dois nós adicionais (lógica e referência) estão
disponíveis para a elaboração de modelos avançados.

 Ramos. As árvores de decisão não têm arcos. Elas usam ramos,

que saem de cada nó. Os ramos são utilizados da seguinte
forma para os três principais tipos de nós em uma árvore de
decisão:

Os tipos de nós em uma árvore de decisão incluem:

Um nó de decisão tem um ramo que sai dele para cada opção

possível.

Um Nó de probabilidade tem um ramo para cada resultado

possível.

Um nó terminal não tem ramos para nós sucessores, e retorna o

payoff e a probabilidade do caminho associado.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 31

Aposta no time A

Aposta no time B

Time A vence

Time B vence

Time A vence

Time B vence

Paga $1

Paga $1

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $0

Ganha $3

37.5%

37.5%

62.5%

62.5%

Exemplo de apostas esportivas – revisitado

O exemplo das apostas esportivas discutido anteriormente também
pode ser modelado com um árvore de decisão. Visto que a cronologia
do modelo é Fazer a aposta  Resultado do jogo  Receber o
pagamento, o nó de decisão dá início à árvore, seguido pelo Nó de
probabilidade. Os nós terminais representam os pagamentos.

No modelo acima, as opções, valores e porcentagens são visíveis
diretamente no diagrama. Porém, também é possível perceber uma
desvantagem da árvore de decisão: ela é muito maior que o diagrama de
influência correspondente. Imagine o tamanho que uma árvore de
decisão pode ter quando há centenas de eventos!

32 Árvores de decisão

Vestir capa

Levar guarda-chuva

Sol na terça

Neve na segunda

Sol na segunda

Neve na segunda

Aposta no time A

Aposta no time B

Time A vence

Time B vence

37,5%

62,5%

Aposta no time A

Aposta no time B

Diretrizes para a criação de árvores

Para tornar o seu modelo o mais completo possível, suas árvores devem
representar todos os eventos da forma mais precisa. Siga estas diretrizes
ao criar a sua árvore.

 Defina os nós de decisão para que apenas uma opção possa

ser escolhida em cada nó e cada opção possível seja descrita.

Este exemplo implica que você não pode vestir uma capa de chuva e
usar um guarda-chuva ao mesmo tempo. Mas por que você não pode
usar os dois? A menos que haja uma razão específica para não levar um
guarda-chuva quando usar uma capa de chuva, é preciso incluir mais
opções no seu modelo.

 Defina os nós de probabilidade para que sejam mutuamente

exclusivos e abranjam todas as opções em conjunto. Um nó em

que apenas um resultado é possível (mas diversos resultados
são descritos) é mutuamente exclusivo, e um nó em que todas as
possibilidades são descritas é coletivamente completo.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 33

O primeiro nó não é mutuamente exclusivo, uma vez que pode nevar na
segunda e fazer sol na terça. O segundo nó não é coletivamente
completo, uma vez que poderia chover na segunda.

 A árvore deve evoluir cronologicamente da esquerda para a

direita.

Colocar o Nó de probabilidade no início, como neste exemplo, implica
que a aposta é feita depois que o jogo tiver acontecido. Em geral, as
pessoas apostam em um jogo antes de saberem o resultado, portanto, o
nó de decisão deve vir antes.

34

Vantagens dos diagramas de influência

Desvantagens dos diagramas de influência

Comparação entre diagramas de influência e árvores de decisão

Comparação das técnicas

Como já foi mencionado, o PrecisionTree permite a criação de modelos
na forma de árvores de decisão e diagramas de influência. Cada uma
dessas formas de modelo de decisão tem vantagens e desvantagens, e a
utilização de cada um deles permitirá a criação de um modelo mais
abrangente e compreensível do seu problema de decisão.

Os diagramas de influência são um método compacto e eficiente de se
descrever um modelo de decisão. Comparado com a árvore de decisão,
que pode ter centenas ou milhares de nós e ramos, os diagramas de
influência podem mostrar as decisões e eventos do seu modelo
utilizando um número pequeno de nós, muitas vezes em uma única
planilha. Isto torna o diagrama muito acessível, facilitando que as
pessoas compreendam os principais aspectos do problema da decisão
sem ficarem presas nos detalhes de cada ramo possível que a árvore de
decisão exibe. Você verá que os diagramas de influência são
especialmente úteis para apresentar o seu modelo de decisão para
outras pessoa e criar uma visão geral de um problema de decisão
complexo. Os diagramas de influência também mostram as relações
entre os eventos do seu modelo de decisão, ou seja: ―o que influencia o
quê?‖ Em uma árvore de decisão, muitas vezes é difícil ver quais
resultados influenciam os valores e probabilidades de outros eventos.
Os diagramas de influência também permitem fazer uma revisão
bayesiana das probabilidades dos nós de probabilidade.

Uma desvantagem dos diagramas de influência é a sua abstração. É
difícil perceber quais resultados estão associados a um evento ou
decisão, uma vez que muitos resultados podem estar embutidos em um
único nó de decisão ou probabilidade do diagrama de influência.

Também não é possível inferir uma sequência cronológica de eventos na
sua decisão apenas com os arcos do diagrama de influência. Isto pode
dificultar determinar se o diagrama de influência e a árvore de decisão
que representa ilustram de forma precisa a sequência temporal do seu
problema de decisão.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 35

Vantagens da
árvore de decisão

As árvores de decisão, ao invés dos diagramas de influência, mostram
todas as opções de decisão e eventos de probabilidade possíveis em uma
estrutura ramificada. A sequência é cronológica, da esquerda para a
direita, e mostra as decisões à medida que ocorrem no decorrer do
tempo. Todas as opções, resultados e payoffs, juntamente com os
valores e probabilidades associados a eles, são mostrados diretamente
na planilha. Há um grau muito baixo de ambiguidade em relação aos
resultados e decisões possíveis que a árvore representa; basta olhar para
qualquer nó para ver os resultados possíveis que derivam dele, bem
como os eventos e decisões subsequentes.

No PrecisionTree é possível analisar o modelo de decisão diretamente
no diagrama de influência ou analisar a árvore de decisão que o
PrecisionTree pode criar a partir do seu diagrama de influência Valores
e probabilidades para diferentes opções possíveis de eventos e decisões
podem ser inseridos em árvores de decisão e diagramas de influência.

36 Comparação entre diagramas de influência e árvores de decisão

Execução de uma análise de decisão

Depois de criar um modelo e definir os seus parâmetros, você estará
pronto para executar uma análise. A análise de decisão de uma árvore
de decisão ou diagrama de influência produz dados estatísticos, gráficos
e sugestões de política.

Além dos resultados produzidos quando uma análise de decisão é
executada, muitas estatísticas ficam disponíveis em tempo real na
árvore de decisão ou diagrama de influência à medida que valores são
inseridos ou editados em um modelo de decisão.

Resolução de árvores de decisão

O método para calcular o caminho ótimo em um árvore de decisão é
chamado de ―folding back‖ (retroativo ou reverso). A seguir, um breve
resumo desse método.

1) Redução dos nós de probabilidade — calcular o valor esperado

dos nós de probabilidade mais à direita e reduzi-los a um único
evento.

2) Redução dos nós de decisão — escolher o caminho ótimo dos

nós de decisão mais à direita e reduzi-los a um único evento.

3) Repetição — retornar à etapa 1 se houver nós ainda não

analisados.

Para obter mais informações, veja também o Anexo A: Notas técnicas –
Algoritmo de Cálculo de Árvore de decisão.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 37

Time A vence

Time B vence

Time B vence

Time C vence

Time A vence

Time C vence

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $3

Ganha $0

37,5%

37,5%

62,5%

62,5%

62,5%

37,5%

Time B:B vence

Time A:C vence

Time A:A vence

Time B:C vence

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $3

Ganha $0

14,1%

23,4%

23,4%

39,1%

O que é um perfil de risco?

Torna-se

Construção de perfis de risco

Os métodos acima descrevem como determinar o caminho ótimo em
uma árvore de decisão. Porém, também é necessário entender as
consequências de seguir o caminho sugerido. É neste ponto que os perfis
de risco entram em cena.

Perfil de risco é uma função de distribuição que descreve a
probabilidade associada a cada resultado possível do seu modelo de
decisão. O perfil de risco demonstra graficamente a incerteza da sua
decisão.

As etapas a seguir são executadas para a construção de um perfil de
risco a partir de uma árvore de decisão:

1) Para uma árvore de payoff cumulativo (o método padrão do

PrecisionTree), a árvore é “recolhida” pela multiplicação das

probabilidades em ramos de probabilidades sequenciais. O

valor de cada caminho na árvore é calculado pela soma do valor

de cada ramo no caminho. Com este valor de caminho, o valor

esperado é calculado para os nós de probabilidade restantes.

38 Execução de uma análise de decisão

Ambas as árvores têm um valor de $1,40. (VÊ = $1,40)

Aposta no time A

Aposta no time B

Time B vence

Time C vence

Time A vence

Time C vence

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $3

Ganha $0

40%

40%

60%

60%

VE = $1,20

VE = $2,00

Aposta no time A

Time B vence

Time A vence

Ganha $5

Ganha $0

40%

60%

VE = $2,00

Time B:B vence

Time A:C vence

Time A:A vence

Time B:C vence

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $3

Ganha $0

14,1%

23,4%

23,4%

39,1%

Ganha $5

Ganha $0

Ganha $3

14,1%

23,4%

62,5%

Torna-se
Torna-se

2) Os nós de decisão são reduzidos considerando somente os

ramos ótimos.

A decisão de apostar no Time A é a decisão ótima neste exemplo.

3) Essas etapas são repetidas até que a árvore seja

completamente reduzida a um único Nó de probabilidade
com um conjunto de valores e as probabilidades
correspondentes [X, P]. Se quaisquer dois resultados tiverem o

mesmo valor X, eles são combinados em um único evento de
probabilidade e as probabilidades de cada um, somadas.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 39

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

($1)

$0

$1

$2

$3

$4

$5

$6

0

0.

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

($1)

$0

$1

$2

$3

$4

$5

$6

Gráfico de probabilidade e gráfico cumulativo

No exemplo acima, à esquerda, dois ramos têm um valor de $0. Os dois
ramos são combinados, como mostra o exemplo à direita.

4) O conjunto final de pares [X, P] define uma distribuição de

probabilidade discreta, utilizada para criar o perfil de risco.

O perfil de risco é transformado traçado em gráfico de distribuição de
densidade discreta no Gráfico de Probabilidade; uma distribuição de
densidade cumulativa, por sua vez, no Gráfico Cumulativo. A
distribuição de densidade discreta mostra a probabilidade de que o
resultado seja igual a X. A distribuição de densidade cumulativa mostra
a probabilidade de que o resultado seja menor ou igual a X.

No Gráfico de Probabilidade (à esquerda), a altura da linha em $0 é
0,625, que é igual à probabilidade de que a aposta produza $0. No
Gráfico Cumulativo, (à direita), a probabilidade de que a aposta
produza um valor menor ou igual a $5 é 100%.

Um Resumo de Estatísticas também está incluído no Perfil de risco, e
fornece um relatório estatístico resumido da análise de decisão.

40 Execução de uma análise de decisão

Sugestão de política típica

Sugestão de política

Um relatório de Sugestão de política permite que você saiba qual opção
foi escolhida em cada nó, exibindo uma versão reduzida da árvore, com
o caminho ótimo realçado bem como o valor e a probabilidade de cada
caminho.

Como você pode ver, apenas uma opção é realçada em cada nó de
decisão, uma vez que apenas um decisão produz o payoff ótimo. Para os
nós de probabilidade, todavia, todos os ramos estão realçados, pois cada
um dos eventos possíveis podem ocorrer.

Uma tabela de decisão de sugestão de política também está disponível,
que identifica a escolha ótima em cada nó de decisão encontrado no
caminho ótimo, e também informa a probabilidade de chegada e o
benefício da escolha correta.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 41

Resolução de diagramas de influência

A análise de um diagrama de influência gera os mesmos resultados da
análise da árvore de decisão equivalente ao diagrama. Em essência, todo
diagrama de influência pode ser convertido em um árvore de decisão, e
o valor esperado da árvore convertida, juntamente com o seu perfil de
risco, será o mesmo que o exibido quando o diagrama de influência é
analisado.

42 Execução de uma análise de decisão

Análise de sensibilidade

Você já se perguntou quais variáveis são mais importantes na sua
decisão? Sim? Então você precisa de uma análise de sensibilidade, que
mede o impacto de alterar uma variável incerta até os seus valores
extremos e manter outras variáveis constantes. A análise de
sensibilidade pode ser aplicada em árvores de decisão e diagramas de
influência.

O que é uma análise de sensibilidade?

A análise de sensibilidade permite que você examine o efeito de alterar
uma ou mais variáveis no seu modelo. Isso pode ser especialmente útil
para encontrar os valores-limite, dentro dos quais ocorrem mudanças na
escolha ótima de um nó de decisão. A análise de sensibilidade não
fornece uma resposta explícita ao seu problema, mas pode ajudá-lo a
entender melhor o seu modelo.

Os resultados de uma análise de sensibilidade são normalmente
apresentados na forma de gráficos. Os numerosos diagramas e plots
demonstram o impacto das variáveis na sua decisão.

Há muitas formas de executar uma análise de sensibilidade no modelo
de decisão. Nenhuma dessas formas é melhor que as outras, e cada uma
delas produz um conjunto diferente de informações para compreender o
seu modelo. Este capítulo discute os diferentes tipos de análise de
sensibilidade e os gráficos que produzem.

Definição de termos

Antes de começar a detalhar a análise de sensibilidade, é necessário
entender alguns termos especiais que serão utilizados neste capítulo:

 Um input é um valor de probabilidade definido no seu modelo

de decisão

 O valor do caso base de um input é o número inserido no início

do projeto do modelo (normalmente, o valor mais provável)

 O valor mínimo de um input é o menor valor possível que você

acha que uma variável pode ter

 O valor máximo de um input é o maior valor de input possível

que você acha que uma variável pode ter

 O número de etapas é o número de valores igualmente

espaçados por todo intervalo mínimo-máximo que será testado
durante a análise de sensibilidade

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 43

Definição de um input de sensibilidade

Análise de sensibilidade unidirecional

A Análise de sensibilidade unidirecional estuda o efeito de um único
input sobre o valor de um modelo. Esse valor poderia ser o payoff
relacionado a um evento (análise de sensibilidade determinística) ou a
probabilidade relacionada à ocorrência (análise de sensibilidade
probabilística).

Antes de executar uma Análise de sensibilidade unidirecional, é preciso
decidir qual input deseja estudar e definir os limites inferior e superior
do input. É você quem decide os valores mínimo e máximo razoáveis
para o input em questão.

No início de uma análise de sensibilidade, os valores do caso base de
todos os inputs são colocados no modelo e o valor esperado é calculado.
Esse valor pode ser chamado de caso base do modelo, e é o valor ao
qual todos os resultados subsequentes serão comparados.

Durante o processo de cálculo, o valor do caso base do input é
substituído pelo seu valor mínimo e um novo valor esperado é
calculado. Em seguida, um conjunto de valores que varia desde o input
mínimo ao input máximo é substituído e o valor esperado para cada um
é calculado. Finalmente, o input é retornado ao seu valor original como
preparação da análise de outro input.

Ao executar uma análise de sensibilidade, é importante definir limites
razoáveis para os inputs para evitar exagerar na sua incerteza. Além
disso, lembre-se de levar em conta a incerteza nos limites.

44 Análise de sensibilidade

Gráficos de sensibilidade unidirecional

Os resultados de uma Análise de sensibilidade unidirecional podem ser
traçados em um diagrama simples. O valor do input selecionado é
traçado no eixo dos Xs e o valor esperado do modelo, no eixo dos Ys.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 45

Gráficos de tornado

Um gráfico de tornado compara os resultados de várias análises. O eixo
dos Xs é formado pelas unidades dos valores esperados ou em termos
de mudança percentual. Para cada input (listado no eixo dos Ys), uma
barra é desenhada entre os valores extremos do valor esperado,
calculado a partir dos valores de limite superior e inferior. O input com
o maior intervalo (a diferença entre os valores mínimo e máximo) é
traçado na parte superior do gráfico, e os inputs continuam até a parte
inferior do eixo dos Ys conforme diminui o intervalo. A barra mais
longa do gráfico é associada ao input que tem o maior impacto sobre o
valor esperado.

O gráfico de tornado destaca os inputs que exigem mais atenção (os que
estão traçados na parte superior). O gráfico de tornado pode resumir o
impacto de um grande número de inputs de forma simples e clara.

46 Análise de sensibilidade

Gráficos de radar

O gráfico de radar também compara os resultados de várias análises.
Para cada input, a porcentagem do caso base é traçada no eixo dos Xs e
o valor esperado do modelo, no eixo dos Ys. A inclinação de cada linha
indica a mudança relativa no resultado por mudança de unidade no
input independente, e a forma da curva mostra se existe uma relação
linear ou não linear. Neste gráfico, a variação total no Valor1 tem o
maior efeito total sobre o valor esperado, mas cada unidade de
mudança de Prob1 causa a maior mudança de unidade no valor
esperado. Isto é mostrado na linha mais inclinada de Prob1 em
comparação com Valor1.

Os gráficos de radar fornecem mais informações sobre cada input que os
gráficos de tornado. Por exemplo, os gráficos de radar mostram os
limites razoáveis de mudança em cada input independente e o efeito
unitário dessas mudanças no resultado. Embora os gráficos de tornado
possam fazer com que o tomador de decisão pense que o risco seja
proporcional, as inclinações do gráfico de radar revelam todas as
mudanças desproporcionais nos resultados.

O número de inputs utilizados em um gráfico de radar não deve
exceder sete, mas um máximo de cinco é recomendado para evitar a
aglomeração. Se a sua análise de sensibilidade contiver um grande
número de inputs, convém traçá-los em um gráfico de tornado antes
para determinar quais inputs têm o maior impacto. Em seguida, use
apenas esses inputs para criar o gráfico de radar.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 47

Definição de inputs de sensibilidade

Análise de sensibilidade bidirecional

A análise de sensibilidade bidirecional estuda o efeito de dois inputs em
um modelo de decisão. Normalmente, os dois inputs mais críticos são
estudados.

Durante o cálculo, todas as combinações possíveis no valor para os dois
inputs são gerados e colocados nas células de input. O valor calculado
para o modelo é salvo para cada combinação.

Os resultados de uma análise de sensibilidade bidirecional podem ser
traçados em um gráfico 3D. O valor do primeiro input é traçado no eixo
dos Xs e o valor do segundo input, no eixo dos Ys. O valor do modelo
de decisão é traçado no eixo dos Zs. Os pontos calculados pela análise
de sensibilidade bidirecional é traçado, e a superfície é desenhada para
conectá-los.

48 Análise de sensibilidade

Gráficos de região de estratégia

Os gráficos de região de estratégia mostram regiões em que diferentes
decisões são ideais mediante mudanças feitas em dois inputs
selecionados. O valor do primeiro input é traçado no eixo dos Xs e o
valor do segundo input, no eixo dos Ys. O gráfico de região de estratégia
é muito semelhante ao gráfico de sensibilidade bidirecional, mas agora
são mostradas as regiões em cada decisão possível é a ótima. Por
exemplo, a sua decisão de abrir o próprio negócio ou investir dinheiro
de forma ―segura‖ pode depender das vendas esperadas e do custo de
matérias-primas.

Quando um nó de decisão é selecionado como a saída de uma análise de
sensibilidade bidirecional, um gráfico de região de estratégia pode ser
criado. A decisão ótima em cada uma das combinações input-input
testadas durante a análise de sensibilidade é traçada no gráfico.

Este diagrama sugere onde testar ou não testar. Estudar as possíveis
combinações no valor de dois input-inputs possibilita que você
determine qual decisão é a ótima em diferentes valores possíveis de
input.

Capítulo 2: Visão geral da análise de decisão 49

50

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree

Introdução ......................................................................................... 53

Uma breve visão geral do PrecisionTree ....................................... 55

Barra de ferramentas e menu do PrecisionTree ................................55

Definição de nós .....................................................................................56

Execução de uma análise de decisão ...................................................58

Resultados da análise de decisão ........................................................59

Execução de uma análise de sensibilidade ........................................61

Resultados da análise de sensibilidade .............................................61

Configuração de uma árvore de decisão ....................................... 63

Definição da decisão ..............................................................................63

Criação de uma nova árvore .................................................................64

Criação de um nó de decisão ................................................................65

Criação de um Nó de probabilidade ...................................................67

Conclusão da árvore ...............................................................................70

Configuração de diagrama de influência ....................................... 71

Criação de um novo diagrama de influência ....................................71

Tipos de nós de diagrama de influência ............................................72

Criação de um Nó de probabilidade ...................................................73

Adição de outros nós de diagramas de influência ...........................74

Inserção de arcos de influência............................................................75

Inserção de valores dos nós de influência .........................................79

Análise de um modelo de decisão .................................................. 83

Introdução ................................................................................................83

Geração de um perfil de risco ..............................................................84

Relatório de sugestão de política ........................................................87

Execução de Análise de sensibilidade unidirecional ......................88

Execução de análise de sensibilidade bidirecional .........................93

Gráficos de região de estratégia ..........................................................94

Recursos avançados ........................................................................ 95

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 51

52

Introdução

Este capítulo apresenta uma introdução ao PrecisionTree e ao processo
de configuração de uma árvore de decisão com o PrecisionTree e o
Excel. O capítulo inclui as seguintes seções:

 Uma breve visão geral do PrecisionTree – rápida apresentação

da árvore de decisão no PrecisionTree e os resultados de uma
análise de decisão.

 Configuração de uma árvore de decisão – as etapas da criação

de uma árvore de decisão.

 Configuração de um diagrama de influência – as etapas da

criação de um diagrama de influência.

 Execução de uma análise de decisão – visão geral da execução

de uma análise de decisão e uma análise de sensibilidade.

 Recursos avançados – visão geral dos recursos adicionais do

PrecisionTree que podem ser utilizados para a construção dos
seus modelos de decisão.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 53

54

Uma breve visão geral do PrecisionTree

A seção de Visão geral do PrecisionTree faz uma rápida apresentação
da árvore de decisão no PrecisionTree e os resultados de uma análise de
decisão. Você verá como é uma árvore de decisão simples numa
planilha do Excel e os tipos de relatórios e gráficos que o PrecisionTree
cria.

Barra de ferramentas e menu do PrecisionTree

O PrecisionTree estende as capacidades analíticas de uma planilha do
Microsoft Excel para incluir a análise de decisão com a utilização de
árvores de decisão e diagramas de influência. Para adicionar
capacidades de análise de decisão em uma planilha, o PrecisionTree
utiliza comandos de barra de ferramentas e de menu.

O PrecisionTree cria um novo menu, o ―PrecisionTree‖, na barra de
menus do Excel 2003 e anteriores. Esse menu contém comandos para
criação e análise de árvores de decisão e diagramas de influência. A
barra de ferramentas do PrecisionTree contém ícones que proporcionam
um rápido acesso aos comandos do menu do PrecisionTree. No Excel
2007, todos os comandos estão disponíveis na faixa de opções do
PrecisionTree.

Os comandos da barra de ferramentas e do menu são utilizados para
fazer seleções na sua planilha na forma de ―add-in‖. As árvores de
decisão e diagramas de influência são criados diretamente na planilha e
todos os resultados e gráficos do PrecisionTree são gerados como
gráficos ou planilhas Excel para serem personalizados e apresentados.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 55

Árvore de decisão definida com o PrecisionTree

Definição de nós

No PrecisionTree, os nós de um diagrama de influência ou árvore de
decisão são definidos diretamente na planilha. Para uma árvore de
decisão, as probabilidades e valores associados aos ramos de um nó
podem ser inseridos diretamente nas células adjacentes a cada ramo.
Cada nó retorna um valor que representa o valor esperado ou o
equivalente de certeza do modelo de decisão no nó. Para um diagrama
de influência, as probabilidades e valores associados aos resultados
possíveis de um nó são inseridos em uma tabela de Valores, que é
exibida quando o nó é selecionado. A tabela é uma planilha Excel
padrão, com células, linhas e colunas.

O PrecisionTree oferece uma interface fácil de usar que insere os nós
automaticamente na planilha. Depois que uma árvore é iniciada, os nós
são editados ou adicionados clicando-se nos símbolos de nós na
planilha. Clicar com o botão esquerdo do mouse em um nó exibe as suas
configurações. Clicar com o botão direito sobre um nó exibe um menu
do PrecisionTree com comandos adicionais que podem ser utilizados.
Os nós de diagrama de influência são adicionados clicando-se no ícone
Criar novo nó de diagrama de influência, na barra de ferramentas.

56 Uma breve visão geral do PrecisionTree

Diagrama de influência definido no PrecisionTree

Em uma árvore de decisão no PrecisionTree, os nós de decisão são
representados por quadrados verdes; os nós de probabilidade, por
círculos vermelhos; e os nós terminais , por triângulos azuis. O nome de
cada nó e o valor da árvore no nó são exibidos ao lado de cada símbolo
de nó. Cada ramo tem um rótulo e dois valores, nas células acima e
abaixo do ramo. Para um Nó de probabilidade, os dois valores são a
probabilidade do ramo e o valor do ramo. Para um nó de decisão, a
célula superior de cada ramo exibe VERDADEIRO ou FALSO,
indicando se o ramo foi ou não selecionado como o caminho ótimo. A
célula abaixo do ramo contém o valor do ramo. Para um nó terminal,
são exibidos dois valores: a probabilidade de que o caminho na árvore
irá ocorrer e o valor se o caminho ocorrer.

Em um diagrama de influência no PrecisionTree, os nós de decisão são
representados por quadrados verdes; os nós de probabilidade, por
círculos vermelhos; os nós de cálculo, por retângulos arredondados
azuis; e os nós de payoff, por losangos azuis. O nome de cada nó é
exibido dentro de cada símbolo de nó. Clicar no símbolo do nó permite
que você insira ou edite os resultados de um nó e os seus valores. Os
arcos de influência são mostrados com flechas entre nós. Diferentes
formas de influência entre nós podem ser inseridas clicando-se em um
arco.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 57

Resultados
mostrados em
uma árvores de
decisão ou
diagrama de
influência

O PrecisionTree mostra um conjunto de resultados do seu modelo de
decisão na planilha em ―tempo real‖, ou seja, os resultados mudam
imediatamente assim que você insere ou edita os valores no seu modelo.
O valor esperado para uma árvore de decisão é mostrado na raiz da
árvore de decisão, ou no canto superior esquerdo da planilha de um
diagrama de influência. Assim como em outros modelos de planilha, é
possível alterar um valor no modelo e imediatamente ver o efeito nos
resultados. Quando você executa uma análise de decisão completa, esses
resultados em tempo real são complementados com relatórios e gráficos
adicionais do modelo.

Execução de uma análise de decisão

Depois que o modelo de decisão foi definido, seja através de uma árvore
de decisão ou um diagrama de influência, estará tudo pronto para a
execução de uma análise de decisão. A análise de decisão encontra o
melhor caminho na árvore de decisão ou diagrama de influência e
calcula os possíveis resultados desse caminho.

Para executar uma análise, selecione o comando Perfil de risco ou
Sugestão de política no submenu Análise de decisão do menu
PrecisionTree, ou clique no ícone Análise de decisão na barra de
ferramentas do PrecisionTree. Em seguida, selecione a árvore ou o
diagrama de influência (ou nó inicial de uma sub-árvore) que deseja
analisar. Para obter mais informações sobre como uma análise de
decisão é executada, consulte Visão geral da análise de decisão.

58 Uma breve visão geral do PrecisionTree

Gráfico típico de perfil de risco

Resultados da análise de decisão

Os resultados da análise de decisão do PrecisionTree incluem uma
distribuição dos resultados possíveis do seu modelo (chamada perfil de
risco). Além disso, o PrecisionTree determina o caminho ótimo através
do modelo para criar uma sugestão de política. Os resultados são
apresentados em planilhas e gráficos do Excel.

Perfil de risco é uma função de distribuição que descreve a
probabilidade associada a cada resultado possível do seu modelo de
decisão. O perfil de risco demonstra graficamente a incerteza da sua
decisão, usando um gráfico de frequência ou de frequência cumulativa
(essas informações também são apresentadas em um relatório
estatístico).

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 59

Sugestão de
política típica

Para uma árvore de decisão, o PrecisionTree também oferece o Relatório
de Sugestão de política, que permite saber qual opção foi escolhida em
cada nó. O relatório, uma versão avançada da árvore, é desenhado
diretamente em uma planilha com o caminho ótimo realçado e o valor
esperado de cada nó exibido.

Uma tabela de decisão de sugestão de política também está disponível
no PrecisionTree, que identifica a escolha ótima em cada nó de decisão
encontrado no caminho ótimo, e informa também a probabilidade de
chegada e o benefício da escolha correta.

60 Uma breve visão geral do PrecisionTree

Gráfico de sensibilidade unidirecional típico

Execução de uma análise de sensibilidade

Você pode querer saber quanto um valor no modelo afeta o resultado da
sua decisão. Por exemplo, quanto o valor esperado de um modelo muda
se um dos payoffs aumentar? A análise de sensibilidade informa
exatamente o quão ―sensível‖ o modelo é a mudanças de certos inputs.
O PrecisionTree executa tanto análises de sensibilidade unidirecionais
(que analisam um input de cada vez) quanto bidirecionais (que estudam
como uma combinação de duas entradas afeta o resultado). Para
executar uma análise, selecione o comando Análise de sensibilidade no
menu PrecisionTree. O PrecisionTree solicita a saída e a(s) célula(s) que
irão variar. Para obter mais informações sobre como uma análise de
sensibilidade é executada, consulte Visão geral da análise de
sensibilidade.

Resultados da análise de sensibilidade

Os resultados de uma análise de sensibilidade do PrecisionTree são
apresentados na forma de gráficos do Excel. O PrecisionTree cria
gráficos de tornado, gráficos de radar, gráficos de região de estratégia e
outros. Cada gráfico ajuda a determinar quão importante é um input
para o resultado da sua decisão.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 61

62

Configuração de uma árvore de decisão

Esta seção da Visão geral do PrecisionTree fornece uma análise mais
detalhada do processo de configuração de uma árvore de decisão no
Excel, utilizando o PrecisionTree. Você aprenderá a criar uma árvore de
decisão definindo nós e ramos.

Para definir um modelo de árvore de decisão, são utilizados os
comandos do menu ou da barra de ferramentas do PrecisionTree. Se
você não estiver familiarizado com árvores de decisão, leia antes Visão
geral da análise de decisão. Esta seção pressupõe que você conheça os
conceitos e técnicas básicas das árvores de decisão.

Definição da decisão

Para criar uma árvore de decisão, é necessário definir os eventos que
fazem parte da decisão. Diferentemente dos diagramas de influência, os
eventos de uma árvore de decisão progridem em ordem cronológica.

Por exemplo, vamos considerar o caso clássico de sondagem de
petróleo:

A nossa primeira decisão é executar ou não testes geológicos no local da
prospecção. Em seguida, dependendo dos resultados dos testes, deve-se
decidir se será feita a perfuração do poço. O evento de probabilidade
final é a quantidade de petróleo encontrada. A árvore progride da
esquerda para a direita: a decisão de testar é sempre feita antes da
decisão de perfurar.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 63

Definição do nome da árvore de decisão

Criação de uma nova árvore

Para criar uma análise de decisão usando o PrecisionTree, primeiro
selecione o comando Árvore de decisão no menu Novo do menu
PrecisionTree, ou clique no ícone Criar nova árvore de decisão na barra
de ferramentas do PrecisionTree. No caso da perfuração de poço de
petróleo, você deverá criar uma árvore de decisão cumulativa padrão. O
PrecisionTree também permite a criação de uma árvore de vínculos, em
que os valores dos ramos são vinculados a um modelo na sua planilha, e
uma árvore de fórmulas, em que o payoff de cada caminho através da
árvore é determinado calculando-se uma fórmula definida pelo usuário.
No Capítulo 4: Técnicas de modelagem, será apresentado como criar o
mesmo modelo de perfuração de poço de petróleo com esses outros
tipos de árvore. Cada tipo diferente de árvore tem um método diferente
de calcular os payoffs a partir das decisões representadas na árvore.

Quando você clica no ícone Criar nova árvore de decisão, um único
ramo que representa a ―raiz‖ ou o início da sua árvore é criado em um
ponto da planilha selecionada. A caixa de diálogo Configurações de
modelo é exibida, mostrando o nome da nova árvore e as suas
configurações.

Vamos chamar esta árvore de ―Perfuração de poço de petróleo‖. Mude o
nome da árvore para Perfuração de poço de petróleo e clique em OK.

64 Configuração de uma árvore de decisão

Caixa de diálogo de configurações de nós

Definição de nomes e valores de ramos

Criação de um nó de decisão

Um nó de decisão representa um evento em que um tomador de decisão
deve escolher uma entre várias opções. Para criar um novo nó de
decisão, clique no nó de terminal simples (o triângulo azul) que foi
criado quando a nova árvore foi estabelecida. Clicar em um nó permite
que você edite a sua configuração, alterando-o de nó terminal para nó
de decisão neste caso.

Clicar no ícone do nó de decisão na caixa de diálogo Configurações de
nós de árvore de decisão (com um quadrado verde) altera o nó terminal
para nó de decisão. No exemplo da perfuração do poço de petróleo, um
nó de decisão com dois resultados possíveis, Testar e Não testar,
representa a decisão inicial.

Neste exemplo, o nome do nosso nó de decisão é Decisão de teste. Há dois
ramos (ou opções de decisão) que se sucedem ao nó. Após inserir o
nome do nó e clicar em OK, o PrecisionTree criará um novo nó de
decisão na planilha. Esse nó tem dois ramos que, por padrão, são
identificados como Ramo1 e Ramo2.

Para cada ramo de um nó de decisão há um rótulo e um valor. No
PrecisionTree, os rótulos, valores e probabilidades de todos os nós e
ramos em uma árvore de decisão são inseridos diretamente na sua
planilha do Excel. Para o nó de decisão Decisão de teste, os dois ramos
são nomeados como Testar e Não testar. Você digita esses rótulos
diretamente na planilha, substituindo o Novo ramo, que é padrão,
clicando sobre o nome de cada ramo. Alternativamente, é possível
inserir os nomes na guia Ramos da caixa de diálogo Configurações
de nós.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 65

Decisão de teste

Um valor também é necessário para cada ramo do nó de decisão. Uma
vez que o teste custa $10.000, o valor do ramo do Teste é -10000. Se não
testarmos, o nosso valor é 0, uma vez que não há custos associados a
essa opção. Você digita esses valores diretamente na planilha, na célula
abaixo do nome do ramo. É aqui que o valor do ramo padrão (igual a 0)
localiza-se. Alternativamente, é possível inserir os nomes de cada ramo
na guia Ramos da caixa de diálogo Configurações de nós.

Uma vez que a decisão tem dois resultados, dois ramos estendem-se
para a direita do nó até um nó terminal. Cada nó é representado por um
triângulo azul. Esses nós terminais mostram o valor e a probabilidade
do caminho através da árvore, que acaba no nó terminal.

Todos os nós retornam o valor esperado ou a certeza equivalente do nó.
Este valor é mostrado na célula abaixo do nome do nó. O método
utilizado para calcular esses valores depende da configuração padrão
do modelo.

Cada ramo de um nó de decisão tem um indicador de decisão
VERDADEIRO ou FALSO. Se um ramo for selecionado como o caminho
ótimo, VERDADEIRO será mostrado. Ramos não selecionados exibem
FALSO.

Nota: um ramo de nó de decisão exibirá VERDADEIRO quando for o
ramo selecionado ou a opção de decisão com o valor do caminho ótimo.
Se mais de um ramo tiver o valor de caminho ótimo (ou seja, os
caminhos de dois ramos têm um mesmo valor ou utilidade esperados), o
ramo que estiver mais acima será seguido e identificado como
VERDADEIRO.

66 Configuração de uma árvore de decisão

Criação de um Nó de probabilidade

Um Nó de probabilidade representa um evento com um conjunto de
resultados possíveis sobre os quais o tomador de decisão não tem
controle. Uma vez tomada a decisão de testar, um Nó de probabilidade
é utilizado para definir os resultados do teste (uma previsão da
quantidade de petróleo existente). Este nó deve se estender à direita do
resultado de Testar, substituindo o nó terminal existente.

Para substituir um nó terminal, clique no nó terminal a ser substituído, o
que exibe a caixa de diálogo Configurações de nós de árvore de decisão.
Em seguida, clique no ícone de Nó de probabilidade, sob Tipo de nó. O
ícone de Nó de probabilidade é um círculo vermelho.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 67

Definição de
nomes, valores e
probabilidades
dos ramos de
um Nó de
probabilidade

Há três ramos (ou resultados possíveis) que partem do nó. Para cada
ramo de um Nó de probabilidade há um rótulo, um valor e uma
probabilidade. Para o Nó de probabilidade de teste, há três resultados
possíveis: Sem estrutura, Estrutura aberta ou Estrutura fechada. Vamos usar
a guia Ramos na caixa de diálogo Configurações de nós de árvore de
decisão para inserir essas informações. Alternativamente, também é
possível inserir rótulos e probabilidades para um Nó de probabilidade
diretamente na sua planilha, assim como foi feito com o nó de decisão.
Primeiro, clique no botão Adicionar para adicionar um novo ramo. Em
seguida, é necessário definir a probabilidade de ocorrência de cada
resultado como 41%, 35% e 24% respectivamente.

Os valores são inseridos diretamente na guia RAMOS. Neste caso, a
soma das probabilidades do ramo é 100%. É possível selecionar se o
PrecisionTree exigirá probabilidades totais de ramos de 100% ou se as
normalizará automaticamente usando a opção Probabilidades
Aleatórias na caixa de diálogo Configurações de modelo (na guia
Cálculo).

Clique em OK e o novo Nó de probabilidade e seus três ramos serão
exibidos na planilha.

68 Configuração de uma árvore de decisão

Localização dos
valores e rótulos
em uma árvore de
decisão

Observe o layout da árvore de decisão que o PrecisionTree traçou para
você. Nas células adjacentes aos nós encontram-se os nomes dos nós e os
valores esperados. É possível visualizar os nomes, valores e
probabilidades dos ramos de cada nó ao lado dos próprios ramos. Você
pode editar esses valores e rótulos diretamente na planilha se quiser
alterar a definição de um ramo.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 69

Árvore de decisão de perfuração de poço de petróleo completa

Conclusão da árvore

A decisão inteira pode ser definida com os métodos descritos acima.
Para o exemplo de perfuração de poço de petróleo, cada resultado é
seguido por uma decisão de perfuração e a quantidade de petróleo
encontrada.

A tela acima mostra a árvore de decisão de perfuração de poço de
petróleo completa. Ao fim de cada caminho da árvore de decisão
encontram-se nós terminais. O payoff e a probabilidade de cada
caminho da árvore são retornados pelos nós terminais. Neste exemplo, o
payoff retornado depende do custo dos testes, da perfuração e da
quantidade de petróleo encontrado.

A pasta de trabalho de exemplos PETRÓLEO.XLS contém o exemplo de
perfuração de poço de petróleo descrito nesta seção.

70 Configuração de uma árvore de decisão

Configuração de diagrama de influência

Esta seção da Visão geral do PrecisionTree fornece uma análise mais
detalhada do processo de configuração de um diagrama de influência
no Excel, utilizando o PrecisionTree. Você aprenderá a criar um
diagrama de influência por meio da definição de nós e arcos. Além
disso, você irá especificar valores e probabilidades para os resultados
possíveis representados pelos nós em um diagrama de influência em
tabelas de planilha. O diagrama de influência criado aqui será usado
para o problema de perfuração de poço de petróleo, que foi modelado a
partir de uma árvore de decisão usada anteriormente neste capítulo. O
modelo completo está incluído no arquivo de exemplo PETRÓLEO –
DIAGRAMA INFLUÊNCIA.XLS.

Para definir um diagrama de influência, são utilizados os comandos do
menu ou da barra de ferramentas do PrecisionTree. Esta seção
pressupõe que você conheça os conceitos e técnicas básicas das árvores
de decisão. Se você não estiver familiarizado com diagramas de
influência, leia antes Visão geral da análise de decisão.

Criação de um novo diagrama de influência

Um novo diagrama de influência é criado quando o comando Nó do
diagrama de influência do menu Novo é selecionado ou o ícone Criar
novo nó de diagrama de influência é clicado e não há nenhum

diagrama de influência na planilha atual. Neste ponto, você seleciona
onde deseja que o novo nó seja exibido na sua planilha. O procedimento
padrão é selecionar a célula onde você deseja o nó de payoff ou
resultado final do modelo, mas é possível alterar o tipo de nó clicando
nele. O nome do diagrama – o padrão, Novo diagrama – é exibido no
canto superior esquerdo da planilha atual. A caixa de diálogo
Configurações de modelo é exibida, permitindo a você dar nome ao
modelo e definir as configurações.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 71

Caixa de diálogo
Configurações de
modelo de
diagrama de
influência

As configurações exibidas controlam a forma com a qual o PrecisionTree
calcula os resultados do seu diagrama de influência, especificando qual
caminho será seguido pelo diagrama, se aplicar ou não uma função de
utilidade aos cálculos do modelo e outras opções. Por enquanto, iremos
apenas alterar o nome do diagrama do nome padrão, Novo diagrama,
para Modelo de perfuração de poço de petróleo.

Tipos de nós de diagrama de influência

Os tipos de nós disponíveis nos diagramas de influência são:
 Nós de probabilidade (representados por círculos vermelhos), que

representam eventos sobre os quais o tomador de decisão não tem
controle, com um conjunto de resultados incertos possíveis.

 Nós de decisão (representados por quadrados verdes), nos quais

um conjunto de opções possíveis está disponível para o tomador de
decisão.

 Nós de cálculo (representados por retângulos azuis arredondados),

que usam os resultados dos nós precedentes, combinando-os por
meio de cálculos que geram novos valores. Não há opções ou
incerteza associados a nós de cálculo.

 Nó de payoff (representado por um losango azul), que calcula o

resultado final do modelo. Apenas um nó de payoff é permitido em
cada diagrama de influência.

A caixa de diálogo Configurações de nós de influência permite a você
acessar a tabela de valores de um nó. As probabilidades e valores dos
resultados possíveis do nó são inseridas na tabela de valores.

Para o novo diagrama de influência, manteremos o primeiro nó como
payoff com seu nome padrão, Payoff.

72 Configuração de diagrama de influência

Criação de um Nó de probabilidade

O próximo nó do diagrama de influência de perfuração de poço de
petróleo é um Nó de probabilidade chamado Quantidade de petróleo. Este
nó, direta ou indiretamente, influencia muitos outros nós do modelo.
Para configurar o nó, clique no ícone Criar novo nó de diagrama de

influência e na célula onde deseja colocar o nó. Na caixa de diálogo
Configurações de nós de influência, primeiro altere o nome para

Quantidade de petróleo.

Há três resultados possíveis para Quantidade de petróleo – seco, molhado e
encharcado. Eles são especificados na guia Resultados. Clicar no botão
Adicionar permite adicionar um terceiro resultado aos valores padrão
Resultado núm. 1 e Resultado núm. 2.

Então, insira o nome de cada um dos resultados na tabela e clique
em OK.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 73

Diagrama de influência com nós apenas

Adição de outros nós de diagramas de influência

A seguir, adicionaremos os nós restantes e os nomes possíveis dos
resultados ao nosso diagrama. Clicando no ícone Criar novo nó de
diagrama de influência e na célula em que deseja que cada um dos nós
seja colocado, adicione:

 Um nó de decisão, Decisão de perfuração, com duas opções,

Perfurar e Não perfurar.

 Um nó de decisão, Decisão de teste, com duas opções, Testar e

Não testar.

 Um Nó de probabilidade, Resultados do teste, com três resultados

possíveis, Sem estrutura, Estrutura aberta e Estrutura fechada.

O diagrama de influência de perfuração de poço de petróleo, como
todos os nós inseridos, está exibido acima. O próximo passo na criação
deste modelo de decisão é conectar os nós com arcos que indiquem as
relações entre os elementos do modelo.

74 Configuração de diagrama de influência

Caixa de diálogo Configurações de arcos de influência

Tipos de influência entre nós

Inserção de arcos de influência

Um diagrama de influência tem arcos entre nós para indicar relações
entre decisões, eventos de probabilidade, nós de cálculo e payoffs.
Arcos, por exemplo, podem indicar que um resultado de um nó
influencia os valores e probabilidades usados para outro nó.

No nosso diagrama, o Nó de probabilidade Quantidade de petróleo
influencia dois outros nós: Resultados do teste e Payoff. Os valores de
Payoff e Resultados do teste (e as probabilidades para Resultados do teste)
são influenciadas pelo resultado da Quantidade de petróleo – ou seja, um
valor para Payoff e Resultados do teste será especificado para cada um dos
resultados possíveis para Quantidade de petróleo – seco, molhado e
encharcado. Esta influência é exibida no diagrama por arcos traçados
entre o nó Quantidade de petróleo e os nós Payoff e Resultados do teste.
Arcos são traçados clicando-se no ícone Criar novo nó de diagrama de
influência e traçando-se uma linha entre o nó Quantidade de petróleo e
cada um dos dois outros nós.

Sempre que um arco é traçado, a caixa de diálogo Configurações de
arcos de influência é exibida, permitindo a você inserir o tipo de
influência descrita pelo arco.

Alguns arcos de influência especificam um valor de influência,
conforme descrito aqui entre Quantidade de petróleo e Payoff. Outros arcos
apenas indicam o tempo (quando um evento deve ocorrer antes de
outro) ou a estrutura (quando um resultado de um evento afeta os
resultados de outro evento), ou mesmo se o evento ocorre! Um arco
pode especificar vários tipos de influências; por exemplo, um arco de
Decisão de teste para Payoff descreve não apenas uma influência de valor,
mas também uma influência de tempo, pois a Decisão de teste é feita
antes do cálculo do Payoff ser executado.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 75

Adição de arcos entre todos os nós

As influências de tempo e estrutura são importantes quando o diagrama
de influência é convertido para uma árvore de decisão. Elas especificam
quais eventos têm precedência sobre outros na árvore de decisão
convertida (influências de tempo) e quais nós são ―pulados‖ e ramos
―podados‖ quando certos resultados ocorrem. Isto permite a você
construir a árvore chamada de ―assimétrica‖. A árvore de decisão que
representa o problema de perfuração de poço de petróleo é uma árvore
assimétrica, porque alguns caminhos (como Não testar – Não perfurar)
têm menos nós e ramos do que outros caminhos (como Teste – Estrutura
aberta – Perfuração – Encharcado).

Para definir todos os tipos de relação a partir do modelo de perfuração
de poço de petróleo, os arcos de influência a seguir, com tipos
especificados de influência, são adicionados ao modelo:

1) Um arco entre Quantidade de petróleo e Resultados do teste; o tipo

de influência é apenas valor porque a quantidade de petróleo

influencia os resultados do teste, mas a quantidade de petróleo

só é conhecida após a obtenção dos resultados do teste.

2) Um arco entre Quantidade de petróleo e Resultados do teste; os tipos

de influência são valor e tempo, pois a quantidade de petróleo

influencia o cálculo do payoff.

3) Um arco entre Decisão de teste e Payoff; os tipos de influência são

valor e tempo, pois o custo dos testes influencia o cálculo do

payoff.

4) Um arco de Resultados do teste para Decisão de perfuração; o tipo

de influência é apenas tempo, pois os Resultados do teste são

conhecidos antes da decisão de perfuração.

5) Um arco de Decisão de perfuração para Quantidade de petróleo; o

tipo de influência é apenas estrutura, pois a quantidade de

petróleo não é conhecida antes da decisão de perfuração; no

entanto, se for feita a decisão de não perfurar, o nó Quantidade

de petróleo é pulado; ou seja, jamais se saberá a quantidade de

óleo sem perfurar.

76 Configuração de diagrama de influência

Inserção da influência de estrutura

6) Um arco de Decisão de teste para Resultados do teste; os tipos de

influência são tempo e estrutura, pois a decisão do teste ocorre
antes do conhecimento dos Resultados do teste; no entanto, a
decisão pela execução do teste não tem efeito sobre os Resultados
do teste exceto que o nó Resultados do teste é pulado se o teste não
for feito; ou seja, os Resultados do teste não serão conhecidos se o
teste não for realizado.

7) Um arco entre Decisão do teste e Payoff; os tipos de influência são

valor e tempo, pois o custo da perfuração influencia o cálculo
do payoff e precede cronologicamente este cálculo.

Quando cada um dos arcos é inserido, o tipo de influência adequado é
selecionado na caixa de diálogo Configurações de arcos de influência.
Quando uma estrutura de influência é desejada, é necessário especificar
como o nó precedente vai afetar a estrutura dos resultados do nó
sucessor. Quando a influência de estrutura for selecionada na caixa de
diálogo Configurações de arcos de influência, será possível descrever o
tipo de estrutura na Tabela de influência estrutural.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 77

Estrutura de diagrama de influência completada

Cada um dos resultados do nó precedente (neste caso, resultados de
Decisão de perfuração) pode ter uma influência estrutural nos resultados
do nó sucessor (Quantidade de petróleo). Normalmente, a influência de
estrutura é simétrica; ou seja, cada resultado do nó sucessor é possível
para cada um dos resultados do nó precedente. No caso do arco de

Decisão de perfuração para Quantidade de petróleo, no entanto, o nó
Quantidade de petróleo será pulado quando a perfuração não for

executada. Para especificar isto, Ignorar nó é definido como a influência
de estrutura para o resultado Não perfurar para Decisão de perfuração.

Uma vez que os tipos apropriados de influência foram inseridos para
todos os arcos do diagrama, a estrutura do modelo está completa.
Agora, só resta inserir os valores dos resultados para cada um dos nós.

78 Configuração de diagrama de influência

Tabela de valores de resultados do teste

Inserção de valores dos nós de influência

Clicar com o botão direito em um nó e selecionar o comando Tabela de
valores de influência exibem a tabela de valores de um nó de diagrama

de influência. Uma tabela de valores é usada para a inserção dos valores
dos resultados possíveis do nó (e, para um Nó de probabilidade, as
probabilidades desses resultados). Um valor é inserido para cada
combinação possível de resultados dos nós precedente ou influenciador.

A tabela de valores é uma planilha Excel padrão com os valores dos nós
influenciadores exibidos. Na tabela de valores, os valores e
probabilidades são inseridos nas colunas em branco. Na tabela acima,
são exibidos os valores possíveis de Quantidade de petróleo e suas
probabilidades de ocorrência.

O Nó de probabilidade Quantidade de petróleo influencia as
probabilidades do Nó de probabilidade Resultados do teste. Há três
resultados possíveis para Resultados do teste – Sem estrutura, Estrutura
aberta e Estrutura fechada. (Não há valores associados a esses tipos de
estrutura, apenas probabilidades.) Para cada resultado possível de
Quantidade de petróleo, uma probabilidade diferente é inserida para cada
tipo de estrutura.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 79

Revisão
bayesiana

Inserção dos valores dos nós restantes

Valores da decisão de teste

Valores da decisão de perfuração

No diagrama de influência, informações de probabilidade foram
inseridas para Resultados do teste referentes a cada resultado possível de
Quantidade de petróleo. Estes eventos, no entanto, ocorrem na sequência
cronológica oposta: os Resultados do teste são conhecidos antes da
determinação da Quantidade de petróleo. Na árvore de decisão
convertida, a ordem dos nós será ―invertida‖ e as probabilidades
revistas serão calculadas por meio de um processo conhecido como
revisão bayesiana. Isto ocorre automaticamente quando o PrecisionTree
calcula os resultados de um diagrama de influência ou converte o
diagrama de influência para a árvore de decisão equivalente.
Para completar o diagrama de influência de perfuração de poço de
petróleo, é necessário preencher as tabelas de valores dos nós restantes
do diagrama de influência. As tabelas a seguir mostram os valores para
cada um dos nós.

80 Configuração de diagrama de influência

Valores do nó de
payoff

Estatísticas de modelos

Para nós de payoff, fórmulas podem ser usada para combinar valores
para que os nós influenciadores calculem os valores dos nós. Estas
fórmulas são padrão do Excel e podem fazer referência a valores de
resultados listados na tabela do valores ou outras células em planilhas
abertas.

Ao inserir a fórmula para o nó Payoff, na célula VALOR é inserida uma
fórmula que soma as células Quantidade de petróleo, Decisão de teste e
Decisão de perfuração. Na tabela de valores acima, a primeira célula soma
os valores dos resultados Seco, Perfurar e Teste (células D4, E4 e F4 na
tabela de valores, onde os rótulos Seco, Perfurar e Teste estão localizados;
consulte a caixa NOME na barra de tarefas do Excel para obter as
referências da célula na tabela de valores). Ao inserir uma referência na
fórmula de uma célula em que está um nome de resultado, você instrui
o PrecisionTree a usar os valores do resultado exibido para gerar o valor
do Payoff. Esta fórmula pode então ser copiada para outras células de
valores, assim como outras fórmulas do Excel. Todas as referências de
células são atualizadas automaticamente pelo Excel.

Como todos os valores e probabilidades inseridos para os nós no
diagrama de influência, o valor esperado do modelo, junto com os
desvios mínimo, máximo e padrão dos resultados, pode ser visto no
canto superior esquerdo da planilha. Esses valores são calculados ―em
tempo real‖, assim como outros resultados da planilha. Ao alterar um
valor ou probabilidade no seu diagrama, você verá imediatamente o
impacto nos resultados do seu modelo.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 81

82

Resultados de modelos de decisão em tempo real

Análise de um modelo de decisão

Introdução

O PrecisionTree oferece dois métodos de análise de árvores de decisão e
diagramas de influência: análises de decisão e de sensibilidade. As
análises de decisão determinam o caminho ótimo para o seu modelo,
dizendo quais são as melhores decisões em relação a resultados de
probabilidades específicas fornecidas. As análises de sensibilidade
analisam os efeitos das mudanças em cada um dos inputs do seu
modelo. Consultar Visão geral da análise de decisão e Visão geral da
análise de sensibilidade para obter mais informações.

Uma análise de decisão suplementa as estatísticas padrão do seu
modelo de decisão, que são fornecidas em tempo real à medida que
valores são inseridos ou editados na árvore de decisão ou diagrama de
influência. Estas estatísticas, que incluem o valor esperado do modelo,
junto com os desvios mínimo, máximo e padrão dos resultados
possíveis, estão disponíveis na função Análise de decisão – Perfil de
risco para uma árvore de decisão ou no canto superior direito da
planilha que contém um diagrama de influência.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 83

Resumo estatístico do perfil de risco

Geração de um perfil de risco

Para elaborar um perfil de risco, use o comando Análise de decisão do
menu Perfil de risco no menu PrecisionTree ou clique no ícone Análise
de decisão na barra de ferramentas do PrecisionTree. Uma caixa de
diálogo será exibida, permitindo a você selecionar qual árvore de
decisão ou diagrama de influência você deseja analisar. Para analisar
uma pequena parte de uma árvore de decisão (uma sub-árvore),
selecione um nó que não seja o nó inicial na caixa de diálogo.

Se o seu modelo começar com um nó de decisão, o PrecisionTree
oferecerá uma opção para várias decisões. Além de analisar a decisão
ótima, o PrecisionTree pode analisar qualquer outra escolha para
comparação.

Durante uma análise o PrecisionTree determina todos os valores de
caminhos possíveis e as probabilidades associadas a cada um deles. Os
resultados são usados na elaboração de uma função de distribuição
chamada de perfil de risco.

Esses resultados podem ser exibidos em um relatório estatístico
resumido, que lista o perfil de risco e as estatísticas relevantes para cada
uma das decisões iniciais. O relatório pode ser gerado em um nova
pasta de trabalho ou na pasta de trabalho em que o modelo está
localizado.

Neste exemplo, as duas escolhas para a Decisão de teste inicial do modelo
foram analisadas: Testar e Não testar. O valor esperado da árvore é de

22.598 quando a decisão inicial é Testar. Quando a decisão inicial é Não
testar, o valor esperado cai para 20.000. Portanto, com base apenas no
valor esperado, o teste parece ser a solução ótima.

84 Análise de um modelo de decisão

Gráfico de
probabilidade de
perfil de risco

O gráfico de probabilidade de perfil de risco exibe as informações como
distribuição de densidade discreta de cada resultado possível. Cada
linha do gráfico mostra a probabilidade de que o resultado será igual a
um determinado valor. O gráfico é gerado em uma nova tabela ou pasta
de trabalho em uma planilha com o nome de Gráfico de probabilidade.

No gráfico de probabilidade acima, são exibidos quatro resultados
esperados para a decisão Testar e três resultados possíveis para a
decisão Não testar com a probabilidade de cada uma delas exibida.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 85

Gráfico
cumulativo de
perfil de risco

O gráfico cumulativo de perfil de risco exibe uma distribuição
cumulativa contendo a probabilidade de um resultado igual ou menor
que um determinado valor. Assim como o gráfico de probabilidade, o
gráfico cumulativo de perfil de risco é gerado em uma nova tabela de
uma nova pasta de trabalho, em uma planilha chamada gráfico
cumulativo. O gráfico cumulativo acima demonstra que a probabilidade
de um resultado zero é cerca de 60% quando testes são executados. No
entanto, a probabilidade de um resultado de -10.000 cai para cerca de
20% quando testes são executados.

86 Análise de um modelo de decisão

Relatório de sugestão de política

Quando o comando Sugestão de política do menu Análise de decisão é
selecionado, o PrecisionTree acha o caminho ótimo para elaborar um
relatório de sugestão de política. O relatório de sugestão de política é
uma versão reduzida da árvore de decisão que exibe apenas as soluções
ideais para o seu modelo.

Neste exemplo, o PrecisionTree sugere a decisão de Testar. Então,
dependendo dos resultados do teste, o PrecisionTree sugere a
perfuração em alguns casos (―Estrutura aberta‖ e ―Estrutura fechada‖) e
não perfurar em outras (―Sem estrutura‖). Se seguirmos as sugestões, há
21% de chances do poço ser ―Seco‖ quando os resultados dos testes
mostram ―Estrutura fechada‖ e 43% de chances de ser ―Seco‖ quando os
resultados do teste indicam ―Estrutura aberta‖.

A tabela de decisão de sugestão de política também está disponível. Esta
tabela identifica a escolha ótima a ser feita para cada nó de decisão
encontrado no caminho ótimo e fornece a probabilidade de chegada e o
benefício da escolha correta.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 87

Adição de inputs

Execução de Análise de sensibilidade unidirecional

Para executar uma Análise de sensibilidade unidirecional, use o
comando Análise de sensibilidade no menu PrecisionTree, ou clique no
ícone Análise de sensibilidade na barra de ferramentas do
PrecisionTree. A caixa de diálogo Análise de sensibilidade é exibida,
pedindo a você informações sobre as células que deseja incluir na
análise de sensibilidade.

Para estudar os efeitos de um input em todo o modelo, escolha o valor
padrão, Modelo Inteiro para o nó inicial como o output na caixa de
diálogo Análise de sensibilidade. Para estudar os efeitos em uma
pequena parte de uma árvore de decisão (ou sub-árvore), selecione o nó
desejado da sub-árvore da lista suspensa como o nó inicial do output.

Inputs são células que irão mudar durante a análise de sensibilidade.
Para definir os inputs de uma análise de sensibilidade, clique no botão
Adicionar e selecione as células desejadas no seu modelo.

88 Análise de um modelo de decisão

Definição de input
de sensibilidade

Execução de uma análise de sensibilidade

A caixa de diálogo Definição de input de sensibilidade permite a
inserção da magnitude da mudança que você deseja aplicar aos inputs.

Você pode selecionar o Método de variação desejado, como +/-
mudança percentual em relação ao valor base, o número de Etapas ou
valores dentro do intervalo de teste e os valores de mudança a serem
aplicados. Durante uma análise de sensibilidade, o intervalo mínimo­máximo informado é dividido pelo número de etapas informadas e o
valor do input é calculado para cada etapa.

Durante uma análise de sensibilidade, o PrecisionTree modifica os
valores dos inputs de sensibilidade especificados por você (inputs) e
registra as mudanças no valor esperado do output. Para análises de
sensibilidade unidirecionais, um input é alterado de cada vez. Relatórios
gerados por esta análise incluem gráficos de sensibilidade
unidirecionais, gráficos de tornado ou de radar. Os resultados de várias
análises unidirecionais podem ser comparados no mesmo gráfico de
tornado ou de radar.

Um gráfico de sensibilidade unidirecional exibe a mudança no valor
esperado do output à medida que há mudanças no input. Este gráfico,
assim como os outros gráficos descritos nesta seção, é gerado em uma
pasta de trabalho no local que você especificar na seção Relatórios da
caixa de diálogo Configurações da aplicação, acessada com o comando
Configurações da aplicação do menu Utilidades.

Capítulo 3: Visão geral do PrecisionTree 89

Gráfico de
sensibilidade
unidirecional

No exemplo acima, havia variação custo do teste. De acordo com o
gráfico de sensibilidade unidirecional, o valor esperado do modelo não
é afetado pelo custo do teste quando este excede aproximadamente

13.000 (representado como um número negativo de custo), uma vez que
―Não testar‖ se torna a decisão ótima.

90 Análise de um modelo de decisão