Mise à jour séquentielle des probabilités conditionnelles sur des structures graphiques orientées

Résumé Un graphe acyclique orienté ou un diagramme d'influence est fréquemment utilisé comme représentation des connaissances qualitatives dans certains domaines où des techniques de systèmes experts ont été appliquées, et les tables de probabilités conditionnelles sur des ensembles appropriés de variables constituent la partie quantitative de l'expérience accumulée. Il est montré comment on peut introduire de l'imprécision dans ces probabilités à mesure qu'une base de données de cas s'accumule. En exploitant la structure graphique, la mise à jour peut être effectuée localement, soit de manière approchée, soit de manière exacte, et le dispositif permet de tirer parti d'un éventail de techniques statistiques bien établies. En exemples, nous discutons de modèles discrets, de modèles basés sur des distributions de Dirichlet et de modèles de type régression logistique.