CG: nf

CA: Informática; Inteligencia artificial.

CT: Una red bayesiana es un modelo gráfico que permite representar interacciones probabilistas entre variables de interés. Tiene una doble naturaleza: cualitativa y cuantitativa. Por un lado, es posible identificar visualmente dichas interacciones y hacer inferencias, predicciones y diagnósticos mediante una descripción gráfica del fénomeno para su mejor entendimiento. Su naturaleza cualitativa también refiere a una estructura tipo red, en la cual las variables se representan por medio de nodos y las relaciones entre éstas con arcos o líneas con flechas en una sola dirección. La parte cuantitativa, por su parte, alude a los modelos locales de probabilidad de cada variable.

F: http://goo.gl/M0rXzZ (consulta: 5.06.2014)

DEF: Conjunto de variables, estructura gráfica conectando estas variables y conjunto de distribuciones de probabilidad condicional.

F: http://www.psico.uniovi.es/REMA/v13n1/a2/p3.html (consulta: 24.07.2014)

N: 1. red (nf): Del latín rēt(e), ‘malla de hilo para pescar’; documentado en español desde 1140.
bayesiana (adj): Forma femenina del adjetivo «bayesiano» formado a partir del apellido del matemático británico Thomas Bayes (1702 – 1761), que enunció el teorema en el que se basa esta red. Se trata, por tanto, de un epónimo.
2. Codifica incertidumbre asociada a cada variable por medio de probabilidades y, gracias al teorema de Bayes, esta incertidumbre es susceptible de ser modificada con base en observaciones (o evidencias) sobre el modelo.
3. Las redes bayesianas (también conocidas como redes causales probabilísticas, redes causales, sistemas expertos bayesianos, redes de creencia, sistemas expertos probabilísticas o diagramas de influencia) son herramientas estadísticas que representan un conjunto de incertidumbres asociadas sobre la base de las relaciones de independencia condicional que se establecen entre ellas (Edwards, 1998).
4. Una red bayesiana es:

• Un conjunto de variables proposicionales, V.
• Un conjunto de relaciones binarias definida sobre las variables de V, E.
• Una distribución de probabilidad conjunta sobre las variables de V.

F: 1. DRAE@; DTMe; http://www.ugr.es/~eaznar/bayes.htm (consulta: 18.11.2014); LBR. 2 y 3. http://www.psico.uniovi.es/REMA/v13n1/a2/p3.html (consulta: 24.07.2014). 4. http://www.lcc.uma.es/~eva/aic/Redes%20Bayesianas.pdf (consulta: 24.07.2014).

SIN:
F:

RC: informática, inteligencia artificial.

IL: Ejemplo de red bayesiana.

F: https://www.cs.us.es/cursos/ia2-2005/temas/tema-08.pdf (consulta: 24.07.2014)