Robustez en Redes Bayesianas Gaussianas

• Autores: Miguel Ángel Gómez Villegas, Paloma Main Yaque, Rosario Susi García
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • Al de¯nir una red Bayesiana, es necesario que los expertos en el campo de aplicaci¶on especi¯quen la estructura de dependencia y los par¶ametros que describen la red. Este proceso de dise~no suscita la posibilidad de asignar err¶oneamente los par¶ametros.

    En este trabajo se propone un an¶alisis de robustez para redes Bayesianas Gaussianas, con el objetivo de estudiar el efecto de la incertidumbre en los par¶ametros que describen la red Bayesiana Gaussiana, sobre la salida de dicha red.

    Se considera una red Bayesiana Gaussiana con un conjunto de variables de inter¶es. La salida de la red vendr¶a dada por la distribuci¶on de probabilidad del conjunto de variables de inter¶es, tras la propagaci¶on de la evidencia.

    La metodolog¶³a propuesta en el an¶alisis presentado, se basa en com- parar la salida de la red utilizando la divergencia de Kullback-Leibler.

    El an¶alisis de robustez desarrollado, permite determinar el compor- tamiento de la red frente a un conjunto de perturbaciones asociadas a los par¶ametros inciertos, pudi¶endose concluir si la red Bayesiana Gaussiana en estudio es o no robusta para las perturbaciones propuestas, y cuanti¯car sus efectos.