Kausales Denken, Bayes-Netze und die Markov-Bedingung

59
Basisrate b E haben. Die grundsätzliche Idee der Einführung einer gemeinsamen
Fehlerursache bleibt davon aber unberührt und die grundlegenden Modellvorhersagen
werden von dieser vereinfachenden Annahme nicht beeinflusst. Sie
liegt aber durch die Eigenschaften des instruierten Systems in den beschriebenen
Experimenten nahe.
Abbildung 15: Ein um eine gemeinsame Fehlerursache PN erweitertes Common-
Cause-Modell mit n Effekten. Die Kausalstärke w C gilt für alle Links C–E i , die Basisrate
b E gilt für alle Effekte und die präventive Stärke w PN gilt für alle Links PN–E i .
Tabelle 4
Wahrscheinlichkeitstabelle für die Anwesenheit eines Effektes E i gegeben des
Status der gemeinsamen Ursache C und der gemeinsamen Fehlerquelle PN
1
Anmerkungen. b E – Basisrate des Effekts E i , w C – Stärke der Ursache C, w PN – Stärke der präventiven
Ursache PN.
Die eingeführte Fehlerursache wirkt nun in folgender Weise: Ist sie abwesend,
dann behindert sie die Ursache C nicht, ihre Effekte mit der Wahrscheinlichkeit
w C zu produzieren. Ist die gemeinsame Fehlerquelle jedoch anwesend,
dann reduziert sie die Wirkung von C auf die Effekte um den Faktor (1 – w PN ), die
Gesamtstärke von C ist in diesem Fall also w C (1 – w PN ). Ist w PN hoch, die gemeinsame
Fehlerursache also stark, folgt daraus eine starke Absenkung der Wirkung
von C. Es handelt sich um eine Noisy-AND-NOT-Verknüpfung von C und PN und