As with scenario analysis, decision

As with scenario analysis, decision trees generally look at risk in terms of discrete outcomes. Again, this is not a problem with the FDA approval process where there are only two outcomes –success or failure. There is a much wider range of outcomes with most other risks and we have to create discrete categories for the outcomes to stay within he decision tree framework. For instance, when looking at a market test, we may conclude that selling more than 100,000 units in a test market qualifies as a great success, between 60,000 ad 100,000 units as an average outcome and below 60,000 as a failure

Kết quả (Việt) 1:

Như với các phân tích tình huống, cây quyết định nói chung nhìn các rủi ro về rời rạc kết quả. Một lần nữa, đây không phải là một vấn đề với quá trình FDA chấp thuận trong trường hợp có những chỉ có hai kết quả-sự thành công hay thất bại. Có một phạm vi rộng hơn nhiều kết quả với hầu hết các rủi ro khác và chúng tôi đã tạo ra các thể loại rời rạc cho kết quả để ở lại trong ông quyết định cây khuôn khổ. Ví dụ, khi nhìn vào một bài kiểm tra thị trường, chúng tôi có thể kết luận rằng bán hơn 100.000 trong một thị trường kiểm tra đủ điều kiện như là một thành công lớn, giữa 60.000 100.000 đơn vị quảng cáo như là một kết quả trung bình và dưới 60.000 là một thất bại

Kết quả (Việt) 2:

Như với phân tích kịch bản, cây quyết định thường xem xét rủi ro trong kết cục rời rạc. Một lần nữa, đây không phải là một vấn đề với quá trình phê duyệt của FDA, nơi chỉ có hai kết quả -success hay thất bại. Có một phạm vi rộng hơn của các kết quả với hầu hết các rủi ro khác và chúng ta phải tạo các danh mục riêng biệt cho các kết quả để ở lại trong anh khung cây quyết định. Ví dụ, khi nhìn vào một thử nghiệm thị trường, chúng tôi có thể kết luận rằng bán được hơn 100.000 đơn vị trong một thị trường thử nghiệm đủ tiêu chuẩn là một thành công lớn, khoảng 60.000 đến 100.000 đơn vị quảng cáo như là một kết quả trung bình và dưới 60.000 là một thất bại