SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:su-35399"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:su-35399" > Warp Effects on Cal...

Warp Effects on Calculating Interval Probabilities

Sundgren, David, 1967- (författare)
Högskolan i Gävle,Ämnesavdelningen för matematik och statistik,Matematik
Danielson, Mats (författare)
KTH,Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap,Data- och systemvetenskap, DSV,Deptartment of Computer and Systems Sciences, Stockholm University and TH, Kista, Sweden,Inst. för data- och systemvetenskap, Stockholms universitet
Ekenberg, Love (författare)
KTH,Stockholms universitet,Institutionen för data- och systemvetenskap,Data- och systemvetenskap, DSV,Deptartment of Computer and Systems Sciences, Stockholm University and TH, Kista, Sweden,Stockholm Univ, Dept Comp & Syst Sci, SE-16440 Kista, Sweden,RDALAB
 (creator_code:org_t)
Elsevier BV, 2009
2009
Engelska.
Ingår i: International Journal of Approximate Reasoning. - : Elsevier BV. - 0888-613X .- 1873-4731. ; 50:9, s. 1360-1368
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • In real-life decision analysis, the probabilities and utilities of consequences are in general vague and imprecise. One way to model imprecise probabilities is to represent a probability with the interval between the lowest possible and the highest possible probability, respectively. However, there are disadvantages with this approach; one being that when an event has several possible outcomes, the distributions of belief in the different probabilities are heavily concentrated toward their centres of mass, meaning that much of the information of the original intervals are lost. Representing an imprecise probability with the distribution’s centre of mass therefore in practice gives much the same result as using an interval, but a single number instead of an interval is computationally easier and avoids problems such as overlapping intervals. We demonstrate why second-order calculations add information when handling imprecise representations, as is the case of decision trees or probabilistic networks. We suggest a measure of belief density for such intervals. We also discuss properties applicable to general distributions. The results herein apply also to approaches which do not explicitly deal with second-order distributions, instead using only first-order concepts such as upper and lower bounds.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Systemvetenskap, informationssystem och informatik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Information Systems (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Matematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics (hsv//eng)

Nyckelord

Decision analysis
Probability
Intervals
Second-order distributions
Computer and systems science
Data- och systemvetenskap
data- och systemvetenskap
Computer and Systems Sciences
Computer science

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy