Estoy tratando de resolver el mismo problema planteado en esta pregunta: Independencia condicional en una red bayesiana con influencias cualitativas
Tomemos como ejemplo el par 5: P(c=1|h=0) frente a P(c=1)
Intenté resolverlo utilizando la fórmula
$p(\textbf{x}) = \prod p(x|parentof(x))$
Lo que resultó en:
$P(c^{1}) = P(c^{1}|d,h) = P(c^{1}|d^{1},h^{0}) + P(c^{1}|d^{0},h^{0}) + P(c^{1}|d^{1},h^{1}) + P(c^{1}|d^{0},h^{1}) $
y
$P(c^{1}|h^{0}) = \frac{P(c^{1},h^{0})}{P(h^{0})} = \frac{P(h^{0})P(c^{1}|d,h^{0})}{P(h^{0})} = P(c^{1}|d^{1},h^{0}) + P(c^{1}|d^{0},h^{0}) $
donde utilicé la fórmula mencionada en el segundo paso.
En la versión alternativa de este problema en la que estoy trabajando asumimos que ninguna probabilidad es 0 o 1. Por lo tanto, mi conclusión fue que $P(c^{1}) > P(c^{1}|h^{0}) $ desde $P(c^{1})$ contiene los mismos términos que $P(c^{1}|h^{0})$ y dos adicionales. Me parece que esto es contrario a la intuición, ya que la observación de un resultado negativo de la conciencia de salud actuaría a favor de la observación de un resultado negativo de la buena alimentación y, por tanto, haría más probable que tuviéramos el colesterol alto. Supongo que he cometido algunos errores en mis cálculos y me alegraría mucho que alguien me los señalara.
