子节点的贝叶斯网络概率

Question

鉴于以下贝叶斯网络确定概率。

在图1所示的网络中，假设：

P("alternator broken"=true) = 0.02
P("no charging"=true | "alternator broken"=true) = 0.95
P("no charging"=true | "alternator broken"=false) = 0.01.
What is P("no charging"=false)? How is it derived?

如果没有关于“fanbelt broken”的信息，你会如何确定“不收费”？ 以下是真的： P（“不收费”=假） = P（“交流发电机断电”=真） * P（“无充电”=真|“交流发电机断电”=真） + P（“交流发电机坏了” = false） * P（“无充电”=真实|“交流发电机损坏”=假）

Answer 1

不可能

要计算给定BN的P("no charging")，您错过了fanbelt broken的优先级。 并且no charging的CPT未明确，因为no charging取决于fanbelt broken。

但你可能想要

您可以使用所拥有的信息做的最好的事情就是忽略fanbelt broken。如果通过对P( "charging" | "alternator broken")采取正确的期望来获得fanbelt broken的值，则结果是正确的。如果后者为真，则意味着fanbelt broken已被消除（总结），并且它的影响被纳入CPT以进行“充电”。