TABLE 4.1Decisions calculated for f

TABLE 4.1
Decisions calculated for football team, given the new evidence node Forecast.Suppose that you know that a fever can be caused by the flu. You can use a thermometer,
which is fairly reliable, to test whether or not you have a fever. Suppose you also
know that if you take aspirin it will almost certainly lower a fever to normal. Some
people (about 5% of the population) have a negative reaction to aspirin. You’ll be
happy to get rid of your fever, as long as you don’t suffer an adverse reaction if you
take aspirin. (This is a variation of an example in Jensen, 2001.)
A decision network for this example is shown in Figure 4.5. The Flu node (the
cause) is a parent of the Fever (an effect). That symptom can be measured by a
thermometer, whose reading Therm may be somewhat unreliable. The decision is
represented by the decision node Take Aspirin. If the aspirin is taken, it is likely to get
rid of the fever. This change over time is represented by a second node FeverLater.
Note that the aspirin has no effect on the flu and, indeed, that we are not modeling the
possibility that the flu goes away. The adverse reaction to taking aspirin is represented
by Reaction. The utility node, U, shows that the utilities depend on whether or not the
fever is reduced and whether the person has an adverse reaction. The decision table
computed for this network is given in Table 4.2 (highest expected utility in each case
in bold). Note the observing a high temperature changes the decision to taking theaspirin, but further information about having a reaction reverses that decision.FIGURE 4.5: A decision network for the fever example.
4.3.6 Types of actions
There are two main types of actions in decision problems, intervening and nonintervening.
Non-intervening actions do not have a direct effect on the chance variables
being modeled, as in Figure 4.6(a). Again, in the football team example, making
a bet doesn’t have any effect on the states of the world being modeled.

Kết quả (Việt) 1:

BẢNG 4.1Quyết định tính cho đội tuyển bóng đá, được đưa ra bằng chứng mới nút Forecast.Suppose mà bạn biết rằng sốt có thể được gây ra bởi bệnh cúm. Bạn có thể sử dụng một nhiệt kế,đó là khá đáng tin cậy, để kiểm tra hay không bạn có một cơn sốt. Giả sử bạn cũngbiết rằng nếu bạn có aspirin nó gần như chắc chắn sẽ thấp hơn một cơn sốt để bình thường. Một sốngười (khoảng 5% tổng số dân) có một phản ứng tiêu cực với aspirin. Bạn sẽhạnh phúc để thoát khỏi của bạn sốt thương hàn, miễn là bạn không phải chịu một phản ứng bất lợi nếu bạnLấy thuốc aspirin. (Đây là một biến thể của một ví dụ trong Jensen, 2001.)Một mạng lưới các quyết định cho ví dụ này được thể hiện trong con số 4.5. Cúm nút (cácnguyên nhân) là một phụ huynh của sốt (hiệu lực). Triệu chứng đó có thể được đo bằng mộtnhiệt kế, mà đọc Therm có thể một chút không đáng tin cậy. Quyết định làđại diện bởi nút quyết định đưa Aspirin. Nếu aspirin được thực hiện, nó có khả năng để có đượcthoát khỏi cơn sốt. Này thay đổi theo thời gian được đại diện bởi một nút thứ hai FeverLater.Lưu ý rằng aspirin đã không ảnh hưởng của bệnh cúm và thực sự, mà chúng tôi không mô hình hóa cáckhả năng cúm sẽ biến mất. Phản ứng bất lợi để dùng aspirin đại diệnbởi phản ứng. Nút Tiện ích, U, cho thấy rằng các tiện ích phụ thuộc vào việc có hay không cácsốt giảm xuống và cho dù người đó có một phản ứng bất lợi. Quyết định bảngtính toán cho mạng này được đưa ra trong bảng 4.2 (cao nhất dự kiến Tiện ích trong mỗi trường hợpin đậm). Lưu ý quan sát một nhiệt độ cao thay đổi quyết định để tham gia theaspirin, nhưng hơn nữa thông tin về việc có một phản ứng đảo ngược quyết định đó. HÌNH 4,5: Một quyết định mạng ví dụ sốt.4.3.6 loại hành độngCó hai loại chính của các hành động quyết định vấn đề, can thiệp và nonintervening.Phòng Không can thiệp hành động không có một tác động trực tiếp trên các yếu tố có thể cóđược dựa, như trong hình 4.6(a). Một lần nữa, trong ví dụ đội bóng đá, làm choĐặt cược không có hiệu lực trên các tiểu bang của thế giới đang được mô phỏng.

Kết quả (Việt) 2:

BẢNG 4.1
Các quyết định tính cho đội bóng đá, đã có bằng chứng mới nút Forecast.Suppose mà bạn biết rằng sốt có thể do bệnh cúm. Bạn có thể sử dụng một nhiệt kế,
mà là khá đáng tin cậy, để kiểm tra xem bạn có hay không bị sốt. Giả sử bạn cũng
biết rằng nếu bạn uống aspirin nó sẽ gần như chắc chắn hạ sốt bình thường. Một số
người (khoảng 5% dân số) có một phản ứng tiêu cực với aspirin. Bạn sẽ được
hạnh phúc để thoát khỏi cơn sốt của bạn, miễn là bạn không bị một phản ứng bất lợi nếu bạn
dùng aspirin. (Đây là một biến thể của một ví dụ trong Jensen, 2001)
Một mạng quyết định cho ví dụ này được thể hiện trong hình 4.5. Các nút cúm (các
nguyên nhân) là một phụ huynh của Fever (ảnh hưởng). Triệu chứng có thể được đo lường bằng một
nhiệt kế, mà Therm đọc có thể hơi đáng tin cậy. Quyết định này được
đại diện bởi các nút quyết định Hãy Aspirin. Nếu aspirin được thực hiện, nó có khả năng để có được
thoát khỏi những cơn sốt. Sự thay đổi này theo thời gian được biểu diễn bằng một nút FeverLater thứ hai.
Lưu ý rằng aspirin không có tác dụng trên các bệnh cúm và thực tế, chúng ta không được mô hình hóa các
khả năng cúm đi xa. Các phản ứng bất lợi cho dùng aspirin được đại diện
bởi phản ứng. Các nút tiện ích, U, cho thấy rằng các tiện ích phụ thuộc vào việc có hay không sự
sốt giảm và cho dù người đó có một phản ứng bất lợi. Các bảng quyết định
tính cho mạng này được đưa ra trong Bảng 4.2 (cao nhất ích trong từng trường hợp dự kiến
in đậm). Lưu ý quan sát một nhiệt độ cao làm thay đổi quyết định để lấy theaspirin, nhưng còn có thông tin về việc có một phản ứng đảo ngược mà decision.FIGURE 4.5:. Một mạng quyết định cho các ví dụ sốt
4.3.6 Các loại hành động
Có hai loại chính của các hoạt động trong quyết định vấn đề, ​​can thiệp và nonintervening.
Không can thiệp hành động không có tác dụng trực tiếp trên các biến cơ hội
được mô hình, như trong Hình 4.6 (a). Một lần nữa, trong ví dụ đội bóng đá, làm cho
một đặt cược không có bất kỳ tác dụng trên các tiểu bang của thế giới đang được mô hình.