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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Risk Analysis When Finding Evidence

When an accident occurs, its most probable cause must be determined. In the model, the probahilities of state “Yes” of the nodes “Fire,” “ToxicGas,” and “TaCrack” are changed to $100 \%$, which means they simulate the accidents happening. The probabilities of other nodes change accordingly. Figure 9 shows the probabilities during a fire. Nodes with multiple changes in probabilities changed are circled in red. Table 8 shows the probabilities of several nodes. Underlined numbers represent prior probabilities.

Figure 10 shows the probabilities changing of several basic nodes when finding different evidence. For example, when “Fire” happens, “InsExperience”‘s probability increases the most. Thus, it is the most likely cause of the fire. When “ToxicGas” occurs, “InsExperience”‘s probability significantly increases. “ShiftChange” also increases considerably and hence can be a possible and primary reason of “ToxicGas.” Similarly, when “TaCrack” happens, “InsExperience,” “ShiftChange,” and “Aging” can be considered first as the possible reasons.

Figure 11 shows the probabilities changing of several child nodes when finding different evidence. When “Fire,” “ToxicGas,” or “TaCrack” happens, “HumanErr” and “EquipmentFail” are the most responsible. When “ToxicGas” happens, the probability of “EquipmentFail” increases the most. Group error also has a relatively high probability responsible for the happening of “ToxicGas” and “TaCrack.”

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Possible Accident When an Error Occurs

Risk is best avoided by increasing reliability. However, mistakes are sometimes inevitable, and when an error occurs, people suffer adverse consequences. Simulation can show the situation in which people know that an error has happened and which accident is most likely to happen. In this case, operators can implement remedial measures to reduce risk. Table 11 gives the probability of several nodes when an error occurs. Underlined numbers represent the prior probabilities of identified causes.
Figures 16 and 17 compare and present the probabilities of these nodes to change with the causes. The different column colors in the bar chart represent various identified causes (“HumanErr,” “OrganizationErr,” and “EquipmentFail”). The node names are on the horizontal coordinate, whereas the probabilities are on the vertical coordinate. In Fig. 16, the sixth column shows the occurrence of a human error (The probability of state “Yes” of “HumanErr” is $100 \%$.). The probability of operators to become fatigued (state “Yes” of “Fatigue”) is $12.9 \%$.

Figure 16 shows the probability changing of certain basic nodes when an error happens. When “HumanErr” happens, “InsExperience” and “ShiftChange” increase the most; this means that they are the most likely reasons to result in human error. When “EquipmentFail” happens, “Damage” and “Aging” increase the most; “PowerCut” also increases. These observations indicate these three events can be possible reasons for equipment failure.

Figure 17 shows the probabilities changing of certain child nodes when an error transpires. When “HumanErr” happens, “EquipmentFail” increases correspondingly. Human error may lead to equipment failure, according to the relationship shown in Fig. $8 .$

Table 11 shows that when “HumanErr” occurs, the probability of “Fire” increases from $0.31$ to $1.46 \%$. “SpoIgnition,” which increases from $0.95$ to $10.9 \%$, shows the most noticeable change. Therefore, when a human error happens, the temperature should be given special attention to prevent fire and spontaneous ignition.

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统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|寻找证据时的风险分析


当事故发生时,必须确定其最可能的原因。在模型中,节点“Fire”、“ToxicGas”和“TaCrack”的状态“Yes”的概率改为$100 \%$,这意味着它们模拟了正在发生的事故。其他节点的概率也相应变化。图9显示了火灾期间的概率。概率发生多次变化的节点用红色圈出。表8显示了几个节点的概率。下划线的数字表示先验概率。


图10显示了在发现不同证据时几个基本节点的概率变化。例如,当“Fire”发生时,“InsExperience”的概率增加最多。因此,它是火灾最有可能的原因。当“毒气”出现时,“InsExperience”的概率显著增加。“ShiftChange”也大幅增加,因此可能是“毒物气体”的一个可能和主要原因。同样,当“TaCrack”发生时,“InsExperience”、“ShiftChange”和“Aging”可以首先被认为是可能的原因


图11显示了在找到不同证据时几个子节点的概率变化。当“火灾”、“有毒气体”或“TaCrack”发生时,“人为错误”和“设备故障”是最应负的责任。当“毒气”发生时,“设备故障”的概率增加最多。群体错误对“毒气”和“TaCrack”事件的发生也有较高的概率。

统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|当错误发生时可能发生的事故


风险最好通过增加可靠性来避免。然而,错误有时是不可避免的,当错误发生时,人们会遭受不利的后果。模拟可以显示人们知道一个错误已经发生,以及哪个事故最有可能发生的情况。在这种情况下,运营商可以采取补救措施来降低风险。表11给出了发生错误时出现几个节点的概率。带下划线的数字表示已识别原因的先验概率。图16和图17比较并显示了这些节点随原因变化的概率。柱状图中不同的柱状颜色表示各种已识别的原因(“HumanErr”、“OrganizationErr”和“EquipmentFail”)。节点名在横坐标上,而概率在纵坐标上。在图16中,第六列显示了一个人为错误的发生(“HumanErr”的状态“Yes”的概率是$100 \%$ .)。操作人员疲劳的概率(“Fatigue”的状态为“Yes”)为$12.9 \%$ .


图16显示了发生错误时某些基本节点的概率变化。当“HumanErr”出现时,“InsExperience”和“ShiftChange”增加最多;这意味着它们是最可能导致人为错误的原因。当“设备故障”发生时,“损坏”和“老化”增加最多;“PowerCut”也会增加。这些观察结果表明,这三个事件可能是设备故障的可能原因


图17显示了发生错误时某些子节点的变化概率。当“HumanErr”发生时,“EquipmentFail”相应增加。人为错误可能导致设备故障,关系如图$8 .$ 所示


由表11可知,当“HumanErr”发生时,“Fire”发生的概率从$0.31$增加到$1.46 \%$。从$0.95$增加到$10.9 \%$的“SpoIgnition”显示了最明显的变化。因此,当人为错误发生时,应特别注意温度,防止火灾和自燃

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