Vi härleder kvalitativa relationer om den informativa relevansen av variabler i grafiska beslutsmodeller baserade på en bedömning av modellernas topologi. Specifi callay, vi identifierar dominerande relationer för det förväntade värdet av information om slumpvariabler i termer av deras position och relation fartyg i influence diagram. De kvalitativa sambanden kan utnyttjas för att generera icke-numeriska förfaranden för att beställa otillåtna variabler i en beslutsmodell på grund av deras informationsmässiga relevans. Ansträngningarna att belysa kvalitativa relationer mellan variabler i Bayesianska nätverk och influensdiagram motiveras till stor del av löftet om att identifiera effektiva icke-numeriska metoder för att lösa problem med tro och handling. I detta dokument lägger vi till den växande familjen av kvalitativa analyser och resultat (Wellman, 1988; Wellman & Henrion, 1991; Leong, 1992) för beslutsfattande genom att demonstrera metoder för att bestämma en beställning över det förväntade värdet av perfekt i formation (EVPI) för slumpvariabler i ett influencer diagram, utan att tillgripa numeriska beräkningar. De uttryck vi utvecklar kan användas för att char akterisera kvalitativt värdet av information för variabler i ett influensdiagram baserat enbart på en konsidering av topologiska relationer mellan variabler. Resultaten kan utnyttjas för att göra kvalitativa beslut om det relativa värdet av att samla in information, och kan ge handtag för att styra beräkningsansträngningen till de viktigaste variablerna i en beslutsmodell vid tidpunkten för verkställandet. Resultaten ger också löfte om tillämpningar i både övervakade och oövervakade beslutsmodeller för konstruktion och förfining. EVPI för en osäker variabel i en beslutsmodell är det förväntade värdet av att förvärva perfekt information om värdet av denna variabel (Howard, 1966b (Howard, 1967). Definiera EVPI och kostnaden för infor- Microsoft Research Redmond, VVA 98052-6399 horvitz@microsoft.com mation berättar om fördelarna med att samla ad dirationell information innan du fattar ett beslut är värt kostnaderna för att förvärva informationen. EVPI kan också användas för att identifiera den mest värdefulla informationen för en uppsättning osäkra variabler. Vår uppmärksamhet riktades mot den kvalitativa karakteriseringen av EVPI genom vår tidigare undersökning av det förväntade värdet av förfining (EVR) för olika dimensioner av beslutsmodellernas fullständighet (Poh & Horvitz, 1993). I detta arbete utvecklade vi expressioner för flera klasser av EVR, för att karakterisera värdet av att förfina olika aspekter av struktur och kvantitativa relationer i beslutsmodeller. Vi visade hur dessa klasser av EVR kunde användas för att fatta beslut om att fördela ansträngningar för att öka troheten eller fullständigheten hos en beslutsmodell, till exempel för att bedöma sannolikhet och nytta fördelningar, diskutera diskretiseringen av variablerna, och överväga ännu omodellerade händelser och beroenden. I relaterat arbete, Vi tillämpade EVR för att styra konstruktionen av kategorisering modeller (Poh, Fehling, & Horvitz, 1994 Influence diagram är en grafisk representation av ett beslutsproblem först defied av Howard och col ligor nästan tjugo år sedan (Miller, Merkhofer, & Howard, 1978; Owen, 1978; Howard & Matheson, 1981). För att bygga en grund för den kvalitativa anal ysis av värdet av information som presenteras senare i dokumentet, kommer vi att presentera flera väsentliga samband mellan variablerna i en beslutsmodell och det förväntade värdet av information.
Relaterat arbete med att beräkna värdet av information för slutsatser som utnyttjar strukturell information inkluderar en insats som visar hur topologin för influensdiagram kan användas för att hävda en beställning över värdet av information för variabler REF.
A Graph-Theoretic Analysis of Information Value
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}