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1. Criteri di decisione: max-min, max-max, realismo, max-min regret, equiprobabilità, valore atteso.

2. Incertezza e probabilità: codificare le probabilità; alberi di probabilità e loro analisi.

3. Decisioni con incertezza: buone decisioni e buoni risultati; regole per costruire diagrammi di influenza, costruzione dell'albero decisionale; analisi dell'albero decisionale; il valore dell'informazione perfetta; il valore del controllo perfetto.

4. Dipendenza probabilistica: dipendenza e indipendenza; probabilità condizionate e risultati dipendenti; l'albero della natura e la probabilità delle cause (regola di Bayes); il valore dell'informazione imperfetta; il valore del controllo imperfetto.

5. Avversione al rischio: descrivere avversione e attitudine al rischio; funzioni di utilità e loro uso; funzione esponenziale e tolleranza al rischio.

6. Decisioni multi-obiettivo: concetti di base; la funzione di utilità additiva: normalizzazione e pesatura degli obiettivi.

7. Applicazioni aziendali dell'analisi decisionale: gare di appalto; controversie legali; introduzione di un nuovo prodotto; ricerca e sviluppo; decisioni di investimento immediate e differite.

8. Uso dei fogli elettronici per l’analisi di casi.