Modelagem da dinâmica espacial como uma ... - mtc-m12:80 - Inpe

P {R/S 1 % S 2} = P {S 1 % S 2/R} . P {R}
P {S 1 % S 2}
= P {S 1 % S 2/R} . P {R}
P {S 1 % S 2/R} . P {R} + P {S 1 % S 2/R} . P {R}
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. (5.14)
Este é o teorema de Bayes. Segundo ele, há apenas duas hipóteses mutuamente
exclusivas, R e R , com P {R} + P { R } = 1. Os efeitos da interação entre S1 e S2 podem
ser ignorados supondo-se a independência condicional entre eles. Isto fornece uma
simplificação, pois permite que os efeitos de cada mapa de evidência sejam avaliados
individualmente e então combinados pela multiplicação (ou adição no caso log-linear)
dos fatores dos vários mapas juntos.
A suposição de independência condicional pode ser expressa como:
P {S , (5.15)
1 % S2/R} = P {S1/R} . P {S2/R} o que permite que a Equação (5.14) seja simplificada da seguinte forma:
P {R/S 1 % S2} = P {R} . P {S1/R} . P {S2/R} . (5.16)
P {S1} P {S2} Usando-se a forma de odds, o odds condicional ou posterior é dado por:
O {R/S 1 % S2} = O {R} . LS1 . LS2 , (5.17)
ou utilizando-se a forma log-linear de pesos de evidência, como: