TU Wien:Einführung in wissensbasierte Systeme VU (Egly)/Prüfung 2014-05-05/Beispiel 4

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Probabilistisches Schließen

Leiten Sie das Bayes'sche Gesetz aus der Produktregel her.

(3 Punkte)

Lösungsvorschlag von --JasonLeroy (Diskussion) 12:49, 27. Jan. 2015 (CET)

Die Produktregel: P(V1,...,Vn)=∏i=1nP(Vi|Vi+1,...,Vn)

Zwei Instanzen der Produktregel:

  • P(Vi,Vj)=P(Vi|Vj)P(Vj)
  • P(Vi,Vj)=P(Vj|Vi)P(Vi)

Gleichsetzen...

P(Vi|Vj)P(Vj)=P(Vj|Vi)P(Vi)

... und durch P(Vj) dividieren ...

P(Vi|Vj)=P(Vj|Vi)P(Vi)P(Vj)

Entscheiden Sie, welche der folgenden Relation für beliebige Boole'sche Zufallsvariablen A und B gelten:

  1. P(a,b)+P(a,¬b)=P(b) ☐ wahr ☐ falsch
  2. P(a|b)+P(a|¬b)=1 ☐ wahr ☐ falsch

(2 Punkte)

Lösungsvorschlag von --JasonLeroy (Diskussion) 10:03, 27. Jan. 2015 (CET)

(Laut Prüfungskorrektur)

  1. ☐ wahr ☒ falsch
  2. ☐ wahr ☒ falsch

Was versteht man unter einer gemeinsamen Warhscheinlichkeitsverteilung (Joint Probability Distribution) über Zufallsvariablen V1,...,Vn?

(1.5 Punkte)

Lösungsvorschlag von --JasonLeroy (Diskussion) 12:57, 27. Jan. 2015 (CET)

V1,...,Vn sind einige Zufallsvariablen und Ω ist die Menge aller atomaren Ereignisse über diese Zufallsvariablen.

Eine JPD von V1,...,Vn ist eine Zuweisung P, die jedem atomaren Ereignis ω=(V1=v1,...,Vn=vn) einen Wert P(ω) zuweist, sodass

  1. 0≤P(ω)≤1
  2. ∑ω∈ΩP(ω)=1

Welche der folgenden Eigenschaften treffen zu?

  1. Angenommen Variablen X1,X2,...,Xk haben keine Vorgänger in einem gegebenen Bayes-Netz, das insgesamt n>k Variablen enthält. Dann legt das Bayes-Netz fest, dass P(X1,X2,...,Xk)=P(X1)P(X2)...P(Xk). ☐ wahr ☐ falsch
  2. Jede Boole'sche Funktion kann durch ein Bayes-Netz dargestetll werden. ☐ wahr ☐ falsch

(2 Punkte)

Lösungsvorschlag von --JasonLeroy (Diskussion) 10:07, 27. Jan. 2015 (CET)

(Laut Prüfungskorrektur)

  1. ☒ wahr ☐ falsch Begründung: In einem Bayes-Netz gilt: P(V1,...,Vn)=∏i=1nP(Vi|Parents(Vi)), nachdem X1,X2,...,Xk aber keine Vorgänger besitzen, so bleibt nur mehr P(X1,...,Xn)=∏i=1nP(Xi)
  2. ☒ wahr ☐ falsch

Gegeben ist folgender Graph eines Bayes'schen Netzes:

Welche der folgenden Eigenschaften treffen zu?

  1. G ist bedingt unabhängig von A bei Evidenz B. ☐ wahr ☐ falsch
  2. I ist bedingt unabhängig von A bei Evidenz C und J. ☐ wahr ☐ falsch
  3. J ist bedingt unabhängig von H bei Evidenz D. ☐ wahr ☐ falsch
  4. E ist nicht bedingt unabhängig von H bei Evidenz G. ☐ wahr ☐ falsch

(4 Punkte)

Lösungsvorschlag von --JasonLeroy (Diskussion) 10:10, 27. Jan. 2015 (CET)

(Laut Prüfungskorrektur)

  1. ☒ wahr ☐ falsch
  2. ☒ wahr ☐ falsch
  3. ☐ wahr ☒ falsch
  4. ☒ wahr ☐ falsch


Anmerkung von --Tyleet
Falschaussage2) ist nicht bedingt unabhängig. I->J<-D->H.... J hat 2 eingehende Kanten und ist in der Evidenzmenge -> D-Separation nicht gegeben.

Anmerkung von JasonLeroy zur Anmerkung Diese Begründung ist nicht ganz korrekt. J hat zwei eingehende Kanten, laut D-Separation blockiert es nur dann, wenn es nicht in der Evidenzmenge ist und auch dessen Nachfolger nicht in der Evidenzmenge sind.

Anmerkung von Exkalation (Diskussion) 14:54, 27. Jan. 2015 (CET): Bei 2 blockiert bereits G allein: Nicht in Evidenz, kein Child in Evidenz, zwei eingehende Kanten.

[vik_xxxl:Lösungsvorschlag]
all paths blocked => conditionaly independent

1. G _||_ A | B ?
A-B-F-G                   B blocks 1st sep
all paths blocked => conditionally independent => TRUE

2. I _||_ A | C,J ?
I- H-G-F-B-A              G blocks 3rd sep
I-J-D-H-G-F-B-A         G blocks 3rd sep
all paths blocked => conditionally independent => TRUE

3. J _||_ H | D ?
J-I-H                        no block
J-D-H                        D blocks 2nd sep.
NOT all paths blocked => NOT conditionally independent => FALSE

4. E _||_ H | G ?
E-B-F-G-H                   no block
NOT all paths blocked => NOT conditionally independent => TRUE

Anmerkung zu Lösungsvorschlag von vik_xxx: Argumentation stimmt bei allen. Danke!

Anmerkung bei 3 Es sollte NOT all paths blocked => NOT conditionally independent => TRUE sein. Danke für solche Knockout Single Choice Aufgaben LVA -Leitung >.>