Transcript 23323-6 - กองทัพเรือ

ประวัตสิ ว่ นตัว
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
สถำนภำพครอบครัว
นำวำเอกหญิง จตุพร คนเพียร
นำยทหำรปฏิบตั กิ ำร
ประจำ สปช.ทร.
งำนพิเศษ งำนอดิเรก กีฬำ
ควำมคำดหวังจำกหลักสูตร
หน้ำแรก

ตำแหน่ ง
ที่สำคัญ
ในอดีต








ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
๑๙ ก.ค. ๒๐ - ๓๐ ก.ย. ๒๓
หน.สถิติ กองโครงกำร พธ.ทร.
๑ ต.ค. ๒๓ - ๔ พ.ย. ๒๓
ประจำแผนกแผนงำน กองกำรสถิติ กบ.ทร.
๕ พ.ย. ๒๓ - ๘ พ.ค. ๒๗
นำยทหำรวิเครำะห์ ระบบและโปรแกรม ศปกม.สปช.ทร.
๙ พ.ค. ๒๗ - ๕ มี.ค. ๒๘
นำยทหำรโปรแกรม ศปกม.สปช.ทร.
๖ มี.ค. ๒๘ - ๕ มี.ค. ๒๙
หน.ทะเบียน ศปกม.สปช.ทร.
๖ ต.ค. ๓๔ - ๓๑ มี.ค. ๓๖
หน.ปฏิบัตกิ ำร ศปกม.สปช.ทร.
๑ เม.ย. ๓๖ - ๓๐ ก.ย. ๓๙
รอง ผอ.ศปกม.สปช.ทร.
๑ ต.ค. ๓๙ - ๓๐ ก.ย. ๔๒
รอง ผอ.กจก.สปช.ทร.
๑ ต.ค. ๔๒
ผอ.กบท.สปช.ทร.
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก


กำรศึกษำ
ที่สำคัญ









ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
ปี ๒๕๒๐
ปริญญำตรี บัญชีบัณฑิต มหำวิทยำลัยธรรมศำสตร์
๒๖ ก.พ. - ๘ พ.ค. ๒๔
หลักสูตรนักโปรแกรม รุ่ น ๒/๒๔ สปช.ทหำร
๑๗ ก.ย. - ๑๗ ธ.ค. ๒๔
หลักสูตร COMPUTER TECHNOLOGY ทุนโคลัมโบ ประเทศญี่ปุ่น
๓ - ๒๔ ก.พ. ๒๖
หลักสูตร CICS/VS รุ่ น ๑ สปช.ทหำร
๔ ต.ค. ๒๗ - ๒๔ มี.ค. ๒๘
โรงเรี ยนชัน้ ต้ นพรรคนำวิน หลักสูตรทั่วไป
ปี ๒๕๒๙
ปริญญำโท พำณิชยศำสตร์ มหำบัณฑิต สำขำบริหำรธุรกิจ (MBA)
มหำวิทยำลัยธรรมศำสตร์
๒ ม.ค. - ๑๖ พ.ค. ๒๙
หลักสูตร SYSTEM PROGRAMMER สปช.ทหำร
๒๓ พ.ค. - ๓๐ ก.ย. ๓๑
หลักสูตร COMP ASST INTRCT,INFO SYS PROGRAMMING SPECL, ELECT DATA
PROCESSING ตำมโครงกำร IMETP FY 88 ประเทศสหรั ฐอเมริกำ
๓ ต.ค.๓๔- ๒๖ มี.ค. ๓๕
โรงเรี ยนอำวุโส สถำบันวิชำกำรทหำรเรื อชัน้ สูง
๒๒ ม.ค. - ๗ มี.ค. ๓๙
หลักสูตรภำษำอังกฤษสำหรับนักวิจัย สวพ.กห.
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หลักสูตรวิทยำลัยกำรทัพเรื อ รุ่ นที่ ๔๑
สถำนภำพ
ครอบครัว
สำมี น.ต. อรรถฉัตร คนเพียร (เตรี ยมทหำรรุ่ น10)
เจ้ ำพนักงำนนำร่ อง
 บุตร 2 คน
- นำยทองฉัตร คนเพียร อำยุ 19 ปี
กำลังศึกษำ ปี 1 ICT หลักสูตรนำนำชำติ มหิดล
- นำงสำวอรจิรำ คนเพียร อำยุ 17 ปี
กำลังศึกษำ ม.5 โรงเรี ยนอัสสัมชัญคอนแวนต์

ก่อนหน้ำ
ต่อไป



งำนพิเศษ










ครู ช่วยสอน วิชำ สถิติ รร.พธ รร.พันจ่ ำยศ.ทร.
ครู ช่วยสอน วิชำ แคลคูลัส ศูนย์ ฝึกพำณิชย์ นำวีกรมเจ้ ำท่ ำ
ครู ช่วยสอน วิชำ คณิตศำสตร์ รร.นร.
ครู ช่วยสอน วิชำ Differential Equation รร.นร.
ครู ช่วยสอน วิชำ Organizational Behavior หลักสูตร ปริญญำโท สำหรั บผู้บริหำร
มหำวิทยำลัยธรรมศำสตร์
ครู ช่วยสอน วิชำ หลักกำรบริหำร รร.กง.
ครู ช่วยสอน วิชำ วิเครำะห์ ค่ำใช้ จ่ำย รร.อส.สรส.
คณะกรรมกำรวิจัย ทร.
คณะกรรมกำร ๕ ส ทร.
ผู้แทน สน.ทร.หญิง ประจำหน่ วย สปช.ทร.
ครู ช่วยสอน วิชำ แนะนำวิจัยปฏิบัตกิ ำร รร.นร.
ครู ช่วยสอน วิชำ Decision Making สปช.ทหำร
กรรมกำร ออกข้ อสอบคัดเลือกข้ ำรำชกำรไปศึกษำวิชำ Defense Mgt. ณ ประเทศ
สหรั ฐอเมริกำ / ออสเตรเลีย
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
งำน
อดิเรก








เล่ นดนตรี ไทย จะเข้
ตัดเย็บเสือ้ ผ้ ำ
เย็บปั กถักร้ อย
ปลูกต้ นไม้
สะสมแสตมป์ (ไทย)
อ่ ำนหนังสือ
ฟั งเพลง
รั บส่ งลูกเรี ยนตำมสถำนที่ต่ำงๆ
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
กีฬำ

แอโรบิค

แบดมินตัน
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
ควำมคำดหวัง
จำกหลักสูตร
 นำควำมรู้ ท่ ไี ด้ รับไปพัฒนำงำนให้ มี
ประสิทธิภำพยิ่งขึน้
 ประโยชน์ ในกำรประสำนงำน
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
TOPICS
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
INTRODUCTION TO DECISION MAKING.
STEP IN DECISION MAKING.
THREE TYPES OF DECISION MAKING.
- DECISION MAKING UNDER CONDITIONS OF CERTAINTY.
- DECISION MAKING UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY.
- DECISION MAKING UNDER CONDITIONS OF RISK.
CRITERIA FOR DECISION MAKING UNDER UNCERTAINTY.
- THE MAXIMAX CRITERION.
- THE MAXIMIN CRITERION.
- THE MINIMAX REGRET CRITERION.
- THE CRITERION OF REALISM.
- LAPLACE.
DECISION MAKING UNDER CONDITIONS OF RISK.
- THE EXPECTED VALUE CRITERIA.
- DECISION TREE.
- CASE STUDY. ( EXERCISES. )
 FROM
QUANTITATIVE APPROACHES TO MANAGEMENT. (LEVIN).
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
STEPS IN DECISION MAKING.
STEP 1
List all the viable alternatives.
Example
1. Expand the plant.
2. Build a plant.
3. Subcontract.
STEP 2
Identify the future events that
may occur.
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
STEPS IN DECISION MAKING.
STEP 3
Construct a payoff table.
: million bahts.
States of nature (demand)
High
Moderate
Low
Failure
Decision
Expand
50
25
-25
-45
Maker’s
Build
70
30
-40
-80
30
15
-1
-10
Alternatives Subcontract
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
MAXIMAX CRITERION.
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
MAXIMUM PAYOFF is “ build “
70
States of nature (demand)
Decision
Expand
Maker’s
Build
Alternatives
Subcontract
MAXIMIN CRITERION.
High
Moderate
Low
Failure
50
70
30
25
30
15
-25
-40
-1
-45
-80
-10
MAXIMIN PAYOFF is “ subcontract “
-10
States of nature (demand)
Decision
Expand
Maker’s
Build
Alternatives
Subcontract
High
Moderate
Low
Failure
50
70
30
25
30
15
-25
-40
-1
-45
-80
-10
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
MINIMAX REGRET CRITERION.
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
MAXIMUM REGRET VALUE is “ expand “
35
States of nature (demand)
Decision
Expand
Maker’s
Build
Alternatives
Subcontract
High
Moderate
Low
Failure
20
0
40
5
0
15
24
39
0
35
70
0
THE CRITERION OF REALISM.
States of nature (demand)
Decision
Expand
Maker’s
Build
Alternatives
Subcontract
High
Moderate
Low
Failure
50
70
30
25
30
15
-25
-40
-1
-45
-80
-10
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
Measure of realism = a (maximum payoff + (1- a ) (minimum payoff)
a
= 0.7
1 -a
= 0.3
Expand
= .7(50) + .3(-45)
= 21.5
Build
= .7(70) + .3(-80)
= 25
Subcontract
= .7(30) + .3(-10)
= 18
Choose “ Build “ because the value is 25
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
LAPLACE
States of nature (demand)
Decision
Expand
Maker’s
Build
Alternatives
Subcontract
Expand
Build
ESubcontract
= 1 (50) +
4
= 1 (50) +
4
= 1 (30) +
4
1 (25) +
4
1 (30) +
4
1 (15) +
4
High
Moderate
Low
Failure
50
70
30
25
30
15
-25
-40
-1
-45
-80
-10
1 (-25) +
4
1(-40) +
4
1 (-45) = 1.25
4
1 (-80) = -5
4
1 (-1) + 1 (-10)
4
4
= 8.5
Choose “ Subcontract “ because the value is 8.5
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
Example
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
DICISION MAKING UNDER CONDITIONS OF RISK
THE EXPECTED VALUE CRITERION
Purchases strawberries for
a case
Sells strawberries for
a case
CASES SOLD DURING
DAYS
$8
High
$3
Moderate
10
11
12
13
18
36
27
0
90
90
States of nature (demand)
number
being
sold
.20
.40
.30
.10
1.00
CONDITIONAL PROFIT TABLE
Possible demand
(sales). cases
10
11
12
13
10 cases
$50
50
50
50
Possible stock action
11 cases 12 cases
$47
55
55
55
$44
52
60
60
13 cases
$41
49
57
65
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
(1)
Market
size. cases
10
11
12
13
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
Cases
Probability
10
11
12
13
.20
.40
.30
.10
Expected
Profit
(2)
Conditional
profit
(3)
Probability of
market size
50
50
50
50
x
x
x
x
.20
.40
.30
.10
1.00
From
Stoeking
หัวข้อกำรบรรยำย
10 Cases
(4)
Expected
profit
=
=
=
=
$10
20
15
5
$50
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
(1)
Market
size. cases
10
11
12
13
(1)
Market
size. cases
10
11
12
13
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
Expected
Profit
(2)
Conditional
profit
(3)
Probability of
market size
$47
55
55
55
x
x
x
x
.20
.40
.30
.10
1.00
Expected
Profit
(2)
Conditional
profit
(3)
Probability of
market size
$44
52
60
60
x
x
x
x
.20
.40
.30
.10
กำรศึกษำที่สำคัญ
From
Stoeking
หัวข้อกำรบรรยำย
11 Cases
(4)
Expected
profit
=
=
=
=
From
$9.40
22.00
16.50
5.50
$53.40
Stoeking
12 Cases
(4)
Expected
profit
=
=
=
=
$8.80
20.80
18.00
6.00
$53.60
ก่อนหน้ำ
Optimum
stock
action
ต่อไป
หน้ำแรก
(1)
Market
size. cases
10
11
12
13
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
Expected
Profit
(2)
Conditional
profit
(3)
Probability of
market size
41
49
57
65
x
x
x
x
.20
.40
.30
.10
1.00
กำรศึกษำที่สำคัญ
From
Stoeking
หัวข้อกำรบรรยำย
13 Cases
(4)
Expected
profit
=
=
=
=
8.20
19.60
17.10
6.50
51.40
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
Decision Tree
1. ข้อมูลที่จำเป็ นในกำรสร้ำงแขนงกำรตัดสินใจ
1.1 ทำงเลือกของกำรตัดสินใจ
1.2 เหตุกำรณ์ณต์ ำ่ ง ๆ ที่เป็ นไปได้
1.3 ผลลัพธ์
1.4 ควำมน่ำจะเป็ น
2. สัญลักษณ์ที่ใช้ในกำรสร้ำงแขนงกำรตัดสินใจ
2.1
แทนจุดของกำรตัดสินใจ
2.2
แทนจุดของกำรเกิดเหตุกำรณ์
2.3
เรียกว่ำ แขนง (BRANCH) ของกำรตัดสินใจ
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
3. วิธีสร้ำงแขนงกำรตัดสินใจ
3.1 กำหนดทำงเลือกของกำรตัดสินใจ
A1
A2
A3
E1
3.2 แสดงเหตุกำรณ์ที่เป็ นไปได้
E2
A1
A2
A3
E3
E4
E5
E6
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
3.3 เมื่อสิ้นสุดกำรตัดสินใจให้ใช้สญ
ั ลักษณ์
หัวข้อกำรบรรยำย
แทนจุดสิ้นสุด
A1
A2
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
4. กำรวิเครำะห์แขนงกำรตัดสินใจ
สภำวกำรณ์
ทำงเลือก
เศรษฐกิจรุ่งเรือง (.50)
คงที่ (.30)
ซบเซำ (.30)
ซื้ อที่ดิน
25%
10%
0
ฝำกธนำคำร
13%
13%
13%
ซื้ อหุน้
40%
8%
-25%
ซื้ อทอง
-20%
0
30%
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
กำรคำนวณหำผลลัพธ์ ให้ดำเนินกำร ดังนี้
 ให้คำนวณย้อนหลังไปหำข้ำงหน้ำ
 ในกำรคำนวณหำค่ำของ Decision Tree ที่มี State of Natures อยู่ ให้ใช้
หลักของ Expected Value แล้วนำค่ำของ Expected Value ใส่ไว้ในวง
กลมโปร่ง
E.V. (ที่ดิน)
E.V. (ฝำกธนำคำร)
E.V. (ซื้อหุน้ )
E.V. (ซื้อทอง)
=
=
=
=
=
=
=
=
.5(52) + .3(10) + .2(0)
15.5%
.5(13) + .3(13) + .2(13)
15.5%
.5(40) + .3(8) + .2(-25)
17.4%
.5(-20) + .3(0) + .2(30)
-4%
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำหนดค่ำของผลประโยชน์
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
25%
10%
0%
13%
13%
13%
40%
8%
-25%
-20%
0%
30%
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
แบบฝึ กหัด
Decision Making
1. ในกำรทำลำยผูก้ ่อกำรร้ำยในพื้ นที่บำงพื้ นที่น้นั ทำงกองทัพมีเครื่องบินติดอำวุธ อยู่ 2 ชนิด คือ ลูกระเบิด
และปื นกล ถ้ำอำนำจกำรทำลำยผูก้ ่อกำรร้ำย เป็ นดังนี้
สภำวกำรณ์
กลยุทธ
ลูกระเบิด
ปื นกล
ควำมน่ำจะเป็ น
มีที่กำบัง
เป็ นที่รำบ
50
80
80
200
150
150
เฉลยแบบฝึ กหัด
E.V. (ลูกระเบิด)
(0.6)(200) = 140
E.V. (ปื นกล)
= 122
สรุป ควรใช้ลกู ระเบิดดีกว่(0.6)(150)
ำ
ข้อ 1.
กำรตัดสินใจ
= (0.4)(50) +
= (0.4)(80) +
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
2. ผูร้ บั เหมำรำยหนึ่งสำมำรถจtทำโครงกำรวิศวกรรมให้เสร็จได้ภำยใน 1 ปี โดยใช้วิธีกำรลงทุนวิธีใดวิธีหนึ่ง
ใน 3 วิธี ประกอบด้วย
วิธีที่ 1 ดำเนินกำรเองทั้งหมด
วิธีที่ 2 ทำเองบ้ำง จ้ำงเหมำบ้ำง
วิธีที่ 3 จ้ำงเหมำทั้งหมด
ซึ่งเขำได้ประเมินสถำนกำรณ์ไว้ ดังนี้
สภำวกำรณ์
วิธีที่ 1
กลยุทธ
วิธีที่ 2
วิธีที่ 3
อำกำศดี
อำกำศกึ่งดีกึ่งเลว
อำกำศเลว
175,000 บ.
45,000 บ.
20,000 บ.
100,000 บ.
35,000 บ.
20,000 บ.
-20,000 บ.
15,000 บ.
20,000 บ.
จงทำกำรตัดสินใจโดยใช้วิธีดงั ต่อไปนี้
ก.) MAXIMAX
ข.) MAXIMIN
ค.) MINIMAX REGRET
ง.) LAPLACE
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
เฉลยแบบฝึ กหัด
ข้อ 2.
ก. MAXIMAX
A1
A2
A3
ข. MAXIMIN
A1
A2
A3
N1
N2
175,000
100,000
45,000
35,000
20,000
20,000
ค่ำสูงสุด คือ 175,000 บำท
[
N3
-20,000
15,000
20,000
N1
N2
N3
175,000
100,000
-20,000
45,000
35,000
15,000
20,000
20,000
20,000
ค่ำสูงสุดของค่ำต ่ำสุด คือ 20,000 บำท
[
ก่อนหน้ำ
]
]
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
เฉลยแบบฝึ กหัด
ค. MINIMAX REGRET
N1
[
[
N2
N3
175,000 - 175,000
100,000 - 100,000
20,000 - (-20,000)
175,000 - 45,000
100,000 - 35,000
20,000 - 15,000
175,000 - 20,000
100,000 - 20,000
20,000 - 20,000
]
จะได้
N1
N2
N3
0
0
40,000
130,000
65,000
5,000
15,000
80,000
0
]
ค่ำต ่ำสุดของค่ำสูงสุด คือ 40,000 บำท (ค่ำสูญเสียน้อยที่สุด)
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
เฉลยแบบฝึ กหัด
ง. LAPLACE
E(A1) =
(175,000) +
1
1
3
3
85,000 บำท
E(A1) = (45,000) +
1
1
3
3
31,635 บำท
E(A1) = (20,000) +
1
1
3
3
20,000 บำท
(100,000) 1
3
(35,000) 1
3
(20,000) 1
3
(20,000)
=
(15,000) =
(20,000) =
ค่ำสูงสุด คือ 85,000 บำท
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
หัวข้อกำรบรรยำย
3. นำย ก. ตัดสินใจจะลงทุนกับเพื่อน
 ถ้ำลงทุนกับนำย ข. โอกำสที่จะได้รบั และไม่ได้รบั ผลตอบแทน มีเท่ำกัน
ถ้ำได้รบั ผลตอบแทน จะได้ 50,000 บำท
 ถ้ำลงทุนกับ นำย ค. โอกำสที่จะได้รบั ผลตอบแทน 25,000 มีถึง 80% ถ้ำกิจกำร
นำย ค. ล้มละลำย มีทำงเลือกอยู่ 2 ทำง รับเงินคืน 500 บำท หรือรับคืนสินค้ำ
อำจมีมูลค่ำถึง 50,000 บำท หรือ อำจไม่มีมูลค่ำเลย ด้วยควำมน่ำจะเป็ น 0.2 กับ
0.8 ตำมลำดับ
 ถ้ำกิจกำรนำย ข. ล้มละลำย ก. มีทำงเลือก 3 ทำง
1.) ยอมรับเป็ นหนี้ 2,000 บำท
2.) ยักยอกเงินของกิจกำร 35,000 บำท แล้วหนีไป
ถ้ำถูกจับได้ตอ้ งชำระคืน และเสียค่ำปรับ 95%
3.) รอฟ้องล้มละลำย มีทำงเลือก 2 ทำง
3.1 ถ้ำศำลตัดสินให้จำ่ ยชำระคืน 4,000 บำท มีโอกำส 60 %
3.2 ยกฟ้องมีโอกำส 40%
ก. จงสร้ำง Decision Tree
ข. วิเครำะห์ว่ำ นำย ก. จะเลือกลงทุนกับใคร
ก่อนหน้ำ
ต่อไป
หน้ำแรก
ตำแหน่งที่สำคัญในอดีต
กำรศึกษำที่สำคัญ
-2,000
บำท
0 บำท
ไม่ได้ผลตอบแทน
-45,000 บำท
ถูกจับเสียค่ำปรับ
เป็ นหนี้
P = 0.5
ได้รบั ผลตอบแทน
50,000
หัวข้อกำรบรรยำย
ล้มละลำย
-2,000
ยักยอก + หนี้
41,000 บำท
ร่วมหุน้ กับ ข.
ไม่ถูกจับ
รอฟ้อง
ล้มละลำย
35,000
บำท
-4,000 บำท
ต้องชำระคืน
-2,400 บำท
500 บำท
ร่วมหุน้ กับ ค.
ยกฟ้อง
เงินรับคืน
ล้มละลำย
P = 0.8
ได้รบั ผลตอบแทน
25,000
รับเป็ นสินค้ำ
มีมูลค่ำ
0 บำท
50,000
บำท
ไม่ได้ผลตอบแทน
0 บำท
E.V. = 10,000
บำท
ไม่มีมูลค่ำ
ก่อนหน้ำ
0 บำท
ต่อไป