これらの事例はベイジアンネットワーク入門からの引用です．
収穫の約2カ月前，小麦農場の農夫は作物の状態を観察でき，うどん粉病にやられているかどうかを観察できる．もしやれれていたら，殺菌剤で処置をすることを決定しなけければならない． .
下のインフルエンス・ダイアグラムはこのシチュエーションをモデルしている:
5個の確率ノードがある:
アクション・ノード A （殺菌剤処置のモデリング）もあり，アクションにはno, light (l), moderate (m) および heavy (h) がある．
このインフルエンスダイアグラムは，決定ノードを1個だけ持つので，どの確率ノードにもエビデンスを入れることができ，Huginは決定オプションの期待効用を計算する．
このネットワークは，Huginソフトウェアとともにコンピュータにインストールされている． Hugin Graphical User Interfaceでネットワークを開くHugin ダウンロード・エリアにもサンプルがある．
さて，この事例を収穫時の決定 (T)で拡張する．この決定は，殺菌剤の決定の2ヶ月後になされるべきである． Hは， 決定 T の時点の農場の状態をモデルすることに注意．
モデル中に1つ以上の決定ノードがある場合，あるアクションの期待効用の計算は，未来の決定がなされるときに何がわかっているかの知識を必要とする．さらに，Huginは決定変数の線形の時間順序を必要とする．また，決定ノードへの情報リンクが提供されなければならない． ノード X から決定ノードD のリンクは，決定 D がなされるときに X のステート（状態）がわかっていることを示す．
決定変数の時間順序は，すべての決定ノードを接続する有向パスがあることを確認することにより確立される．Huginは，"無忘却（no forgetting）"を仮定する．それは, X から Dのリンクがあるとき， X から Dの後継者へのリンクは不要であることを意味する．
このモデルは，Tを決定する時点で，どの情報が利用可能かに左右される．我々は，3種類のシナリオを提示する：
このシナリオでは，追加の情報はない．
OQのステートと OMのステートを入れると，HuginはT が最適に決定されるという仮定のもとに，A の各ステートの期待効用を計算する．
このネットワークは，Huginソフトウェアとともにコンピュータにインストールされている．Hugin Graphical User Interfaceでネットワークを開く （注意：すべてのブラウザがHuginを直接開けるわけではない）．このネットワークは Hugin をインストールしたディレクトリ(e.g. C:\Program Files\Hugin\Hugin Lite\Samples)にある．Hugin ダウンロード・エリアにもサンプルがある．
このシナリオでは， Hのステートがわかっている．これは H から Tへのリンクが存在することを意味する．確率ノードから決定ノードへのリンクは，効用を正確に計算するために，確率ノード上のエビデンスが 決定時に利用可能であるべきであることを意味する．
Hugin ダウンロード・エリアにもサンプルがある．
このシナリオでは， H上の利用可能なオブザベーションが１つある， ただし，不明確で，実際の作物の状態を示しているとは限らない．それでも，H のスーテートでの我々の信念（確信度）や， Tについてのさまざまな可能性の期待効用に影響を持つ．.
Hugin ダウンロード・エリアにもサンプルがある．
翻訳者：多田くにひろ（マインドウェア総研）