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index 119d88e..02f418f 100644 (file)
@@ -1,25 +1,22 @@
 \chapter{Probabilistic representation and reasoning (and burglars)}
 \section{Formal description}
-In our representation of the model we chose to introduce a \textit{Noisy OR} to
+In our representation of the model we introduced a \textit{Noisy OR} to
 represent the causal independence of \textit{Burglar} and \textit{Earthquake}
-on \textit{Alarm}. The visual representation of the network is visible in
+on \textit{Alarm}. The representation of the network is displayed in
 Figure~\ref{bnetwork21}
 
 \begin{figure}[H]
-       \caption{Bayesian network, visual representation}
+       \caption{Bayesian network alarmsystem}
        \label{bnetwork21}
        \centering
        \includegraphics[scale=0.5]{d1.eps}
 \end{figure}
 
-As for the probabilities for \textit{Burglar} and \textit{Earthquake} we chose
-to calculate them using days the unit. Calculation for the probability of a
-\textit{Burglar} event happening at some day is then this(assuming a gregorian
-calendar and leap days).
+Days were chosen as unit to model the story. Calculation for the probability of a\textit{Burglar} event happening at some day is then (assuming a gregorian
+calendar and leap days):
 $$\frac{1}{365 + 0.25 - 0.01 - 0.0025}=\frac{1}{365.2425}$$
 
-This gives the following probability distributions visible in
-Table~\ref{probdist}
+The resultant probability distributions can be found in table ~\ref{probdist}, in order to avoid a unclear graph.
 
 \begin{table}[H]
        \label{probdist}
@@ -258,5 +255,5 @@ accompanied with the probability distributions below.
        \caption{Bayesian network of burglars and houses}
        \label{bnnetworkhouses}
        \centering
-       \includegraphics[scale=0.5]{d2.eps}
+       %\includegraphics[scale=0.5]{d2.eps}
 \end{figure}