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Probability elicitation in extended influence diagram by a bottom-up approach

机译:通过自下而上的方法扩展影响图中的概率引出

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摘要

An extended influence diagram (EID) is a graph model for modelling and solving decision problems under uncertainty, extended from the influence diagram. Because statistical data is not enough, available data may not be directly use in the network, domain experts may be reluctant to provide accurate probability, probability elicitation is still a major obstacle for the developing of probabilistic network. In this paper, we propose a bottom-up approach for probability elicitation based on the structure of EID. This approach combines the qualitative and quantitative information, mainly uses interval probability for analyzing. It is useful for reducing the experts' burden and avoiding the bias problem among experts.
机译:扩展的影响图(EID)是用于在不确定性下建模和解决决策问题的图模型,从影响图延伸。 因为统计数据不够,所以可用的数据可能无法直接在网络中使用,所以域专家可能不愿意提供准确的概率,概率引出仍然是概率网络发展的主要障碍。 在本文中,我们提出了基于EID结构的概率引出的自下而上方法。 这种方法结合了定性和定量信息,主要使用间隔分析概率。 这对于减少专家负担并避免专家之间的偏见问题是有用的。

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